Fit to the task: using Canadian data for evidence-informed public health
Notice bibliographique
Résumé
The challenge of data gaps in public healthEvidence-informed decision-making (EIDM) is the practice of integrating scientific research evidence with the many other competing social and political considerations that inform policy (National Collaborating Centre for Methods and Tools, 2012).However, decision-makers and those who participate in policy development are often confounded in this effort by data that are patchy, weak, or missing altogether.We must often reach for the "next best thing, " typically data or studies from other demographically "comparable" nations, whom we assume to live, eat, work, and recreate in a manner closely similar to our Canadian population, under similar environmental conditions.This is problematic given that, within our own Canadian population, there is a wide disparity in factors influencing health, such as access to healthy foods, clean drinking water, and the presence of environmental contaminants.Also at issue is how we use data.Although it may be useful to know that a given intervention had a certain effect in some other population (i.e., a static study), having access to detailed health data collected repeatedly over time (i.e., surveillance data) allows us to not only make comparisons amongst populations and track changes in health status, but also predict the health impacts of specific interventions and evaluate them after implementation.The aim of this short commentary is to highlight two large, cross-sectional, representative Canadian data sets that have great potential to inform public health policy; one such example is the use of research around the built environment. Canadian data setsSignificant efforts have been made in recent years to build data resources that reflect our Canadian way of life and the environmental health challenges we face-data that are, in fact, fit to the task.Many of these data sets have been made available through the Government of Canada's Open Data Portal, which allows users to search for data sets by subject matter and key words.Among the many data sets already available, there are two largescale initiatives that have high value for understanding and addressing environmental health issues.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,310 | 0,656 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,042 | 0,052 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,009 |
| Communication savante | 0,024 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».