Environmental Health Tracking in Ontario, Canada: Progress toward Evidence-Based Environmental Health Policies
Notice bibliographique
Résumé
The utility of environmental health tracking (EHT) in developing effective environmental health programs and policies has been demonstrated by the US CDC. In Ontario, progress towards a provincial EHT program began in 2011 with two proof of concept pilot projects. These interactive mapping applications, (1) contaminants in small drinking water systems and (2) urban noise, helped to build the capacity and expertise necessary for EHT. Consultations and needs assessments began in 2013. In a survey of 102 public health practitioners from across the province; 70% reported a lack of adequate data to examine environmental health topics in their area, 78% felt that establishing EHT in Ontario would help improve public health and 63% identified barriers to implementing EHT. Priority data gaps included: outdoor air (41%), built environment (29%), extreme weather (29%), contaminated sites (25%), radon (24%) and drinking water (22%). Reported barriers to EHT included: long-term funding, local level skill and expertise, data standardization and comparability, timeliness of data, IT infrastructure and relevance for rural areas. A workshop was held in early 2014 to further develop Ontario EHT. Workshop attendees included public health practitioners, data stewards of priority EHT data, academics, experts from outside Ontario, and local, provincial and federal levels of government. Facilitated discussions about the content, design and use of EHT highlighted numerous priority areas and next steps for this work. The system architecture for an Ontario EHT is currently being developed. Preliminary feedback on this multi-tier architecture has highlighted the importance of supporting tools and documents for EHT. Specifically, the need for education and communication materials, messaging systems that facilitate discussion and collaboration between local levels of public health, and adaptability of outputs for users with varying skill and expertise in environmental health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».