Restoring trust: COVID-19 and the future of long-term care in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The Royal Society of Canada Task Force on COVID-19 was formed in April 2020 to provide evidence-informed perspectives on major societal challenges in response to and recovery from COVID-19. The Task Force established a series of working groups to rapidly develop policy briefings, with the objective of supporting policy makers with evidence to inform their decisions. This paper reports the findings of the COVID-19 Long-Term Care (LTC) working group addressing a preferred future for LTC in Canada, with a specific focus on COVID-19 and the LTC workforce. First, the report addresses the research context and policy environment in Canada’s LTC sector before COVID-19 and then summarizes the existing knowledge base for integrated solutions to challenges that exist in the LTC sector. Second, the report outlines vulnerabilities exposed because of COVID-19, including deficiencies in the LTC sector that contributed to the magnitude of the COVID-19 crisis. This section focuses especially on the characteristics of older adults living in nursing homes, their caregivers, and the physical environment of nursing homes as important contributors to the COVID-19 crisis. Finally, the report articulates principles for action and nine recommendations for action to help solve the workforce crisis in nursing homes.
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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 | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,008 |
| Communication savante | 0,015 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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.
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 ».