<p>Identification of priorities for multidisciplinary intersectoral research on violence against older women</p>
Notice bibliographique
Résumé
Sarah D Kosa,1,2 Sheila Macdonald,1 Maureen Etkin,3 Raeann Rideout,3 Janice Du Mont2,4 1Ontario Network of Sexual Assault/Domestic Violence Treatments Centres, Toronto, ON, Canada; 2Women’s College Research Institute, Women’s College Hospital, Toronto, ON, Canada; 3Elder Abuse Ontario, Etobicoke, ON, Canada; 4Dalla Lana School of Public Health, University of Toronto, Toronto, ON, CanadaIt has been acknowledged globally and in Canada that to address the growing and significant health and social problem of violence against older women, it is essential that key stakeholders work collaboratively across sectors and disciplines to identify research priorities, as well as methodological approaches and potential challenges to consider in moving these priorities forward.1–3 To this end, we engaged leaders of professional health care associations, managers of health, social, and community services, government policymakers, and researchers in a two-step Delphi consensus process in Canada’s largest province, Ontario.4–6
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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 | 0,014 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».