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Enregistrement W3024875700 · doi:10.7870/cjcmh-2020-001

Research to Integrate Services for Individuals with Traumatic Brain Injury, Mental Health, and Addictions: Proceedings of a MultiDisciplinary Workshop

2020· article· en· W3024875700 sur OpenAlexafffundvenue
Catherine Wiseman‐Hakes, Angela Colantonio, Hyun Sook Ryu, Danielle Toccalino, Robert Balogh, Alisa Grigorovich, Pia Kontos, Halina Haag, Bonnie Kirsh, Emily Nalder, Robert B. Mann, Flora I. Matheson, Richard J. Riopelle, Ruth Wilcock, Vincy Chan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Community Mental Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthWilfrid Laurier UniversityUniversity of TorontoUniversity Health NetworkMcGill UniversityOntario Tech UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésMultidisciplinary approachMental healthAddictionPsychologyCriminal justiceAction researchMultidisciplinary teamMedical educationAction (physics)MedicineNursingPsychiatryPolitical scienceCriminologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present the findings from a one-day, multidisciplinary meeting to gather feedback for an integrated knowledge translation research project addressing the integration of health services and supports for individuals with traumatic brain injury, mental health, and/or addictions; especially those who experience homelessness/vulnerably housed, intersect with the criminal justice system, and are survivors of intimate partner violence. This meeting brought together persons with lived experience, service providers, decision makers, and researchers, who provided feedback that further refined the research methodology and highlighted existing gaps. This event was successful in inviting collaboration, knowledge exchange and dissemination, and advancing an important knowledge-to-action cycle for this research.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,135
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,116
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,712

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1350,116
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0370,012
Communication savante0,0160,008
Science ouverte0,0070,030
Intégrité de la recherche0,0130,024
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,545
Tête enseignante GPT0,631
Écart entre enseignants0,086 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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