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Enregistrement W2999742835 · doi:10.14745/ccdr.v46i01a03f

Nouvelle ressource permettant de résumer les données sur la vaccination provenant du Centre canadien de ressources et d’échange sur les données probantes en vaccination (CANVax)

2020· article· fr· W2999742835 sur OpenAlexaffvenueabout
Noni E. MacDonald, Ève Dubé

Notice bibliographique

RevueRelevé des maladies transmissibles au Canada · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les progrès scientifiques réalisés autour de la mise au point, de l’utilisation et de l’amélioration des pratiques visant à communiquer les avantages des vaccins sont rapides, et se tenir au courant du vaste ensemble de données à cet égard représente un défi. L’augmentation du nombre de vaccins et le déclin des maladies évitables par la vaccination ont déplacé l’attention du public sur les risques de la vaccination plutôt que sur les risques des maladies. Au Canada et ailleurs, un nombre croissant de parents choisissent de retarder ou de refuser certains vaccins, voire tous, pour leurs enfants, ce qui entraîne un déclin de la protection de la collectivité contre les maladies évitables par vaccination et une augmentation du nombre d’éclosions de maladies évitables par la vaccination. Les données probantes indiquent que la notion d’hésitation à la vaccination contribue à une meilleure compréhension des décisions en matière de vaccination, car elle dépasse les attitudes binaires pour ou contre la vaccination et reconnaît un spectre de croyances et de comportements connexes qui occupe l’espace entre les deux pôles. À une époque où croît la résistance antimicrobienne face aux infections, la protection qu’apporte la vaccination est plus importante que jamais. Le Centre canadien de ressources et d’échange sur les données probantes en vaccination (CANVax) est une base de données de ressources en ligne qui soutient les activités de vaccination et de promotion visant à améliorer l’acceptation et l’adoption de la vaccination au Canada. Il s’occupe à la fois de l’identification des ressources exactes et fiables et de la création de nouvelles ressources par un groupe multidisciplinaire de professionnels. Ce numéro du Relevé des maladies transmissibles au Canada (RMTC) contient le premier d’une série d’articles intitulés « Brèves du CANVax » préparés par des experts ayant effectué des études de portée et des analyses environnementales, et évalué les données probantes les plus rigoureuses. Les Brèves du CANVax visent à attirer l’attention sur les questions actuelles et émergentes en offrant de courts résumés des meilleures et plus récentes données probantes disponibles pour aider les professionnels des soins de santé et de la santé publique de première ligne à optimiser le taux de vaccination au Canada. Les Brèves du CANVax seront publiées dans le RMTC pendant toute l’année 2020.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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