La nécessité des approches interdisciplinaires et collaboratives pour évaluer l’impact de la COVID-19 sur les personnes âgées et le vieillissement: déclaration conjointe de l’ACG / CAG et de la RCV / CJA
Notice bibliographique
Résumé
La pandémie de la COVID-19 et l'état d'urgence publique qui en a découlé ont eu des répercussions significatives sur les personnes âgées au Canada et à travers le monde. Il est impératif que le domaine de la gérontologie réponde efficacement à cette situation. Dans la présente déclaration, les membres du conseil d'administration de l'Association canadienne de gérontologie/Canadian Association on Gerontology (ACG/CAG) et ceux du comité de rédaction de La Revue canadienne du vieillissement/Canadian Journal on Aging (RCV/CJA) reconnaissent la contribution des membres de l'ACG/CAG et des lecteurs de la RCV/CJA. Les auteurs exposent les voies complexes par lesquelles la COVID-19 affecte les personnes âgées, allant du niveau individuel au niveau populationnel. Ils préconisent une approche impliquant des équipes collaboratives pluridisciplinaires, regroupant divers champs de compétences, et différentes perspectives et méthodes d'évaluation de l'impact de la COVID-19.
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 | 0,204 | 0,215 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,007 |
| Communication savante | 0,019 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| 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 ».