When Antibiotics Fail: The Expert Panel on the Potential Socio-Economic Impacts of Antimicrobial Resistance in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobials are life savers in Canada, enabling modern healthcare and playing a central role in agriculture. They have reduced the economic, medical, and social burden of infectious diseases and are part of many routine medical interventions, such as caesarean sections, joint replacements, and tonsillectomies. As use of antimicrobials has increased, bacteria evolved to become resistant, resulting in drugs that are no longer effective at treating infections. Antimicrobial resistance (AMR) is increasing worldwide, and with widespread trade and travel, resistance can spread quickly, posing a serious threat to all countries. For Canada, the implications of AMR are stark. When Antibiotics Fail examines the current impacts of AMR on our healthcare system, projects the future impact on Canada’s GDP, and looks at how widespread resistance will influence the day-to-day lives of Canadians. The report examines these issues through a One Health lens, recognizing the interconnected nature of AMR, from healthcare settings to the environment to the agriculture sector. It is the most comprehensive report to date on the economic impact of AMR in Canada.
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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 | 0,017 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».