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Enregistrement W3198602192 · doi:10.18192/uojm.v11is1.6014

Une langue différente, une expérience différente de la santé

2021· article· fr· W3198602192 sur OpenAlexaffvenueabout
Marcel Miron-Celis

Notice bibliographique

RevueUniversity of Ottawa Journal of Medicine · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Il est estimé qu’environ 8 millions des Canadiens, soit 23% de la population canadienne, s’identifient comme francophones (1). De ces 8 millions, près d’un million vivent en situation minoritaire, dispersés dans des régions majoritairement anglophones tels que l’Ontario, les maritimes, les provinces de l’ouest et les régions du nord canadien (1). En tant que minorités linguistiques, les Franco-canadiens ne sont pas étrangers aux inégalités qui assaillent le tissu social au Canada. Bien qu’il existe peu de recherche récente à ce sujet, il est bien connu que les communautés francophones dans un contexte minoritaire ont tendance à être moins scolarisées, moins nombreuses sur le marché du travail, ont un revenu moyen moins élevé que la population anglophone et se concentrent souvent à des endroits marqués par une économie instable (2). Étant donné le faible statut socioéconomique des Canadiens français en situation minoritaire, il n’est pas surprenant de constater que ces individus rapportent une perception individuelle de leur santé plus basse que les anglophones majoritaires (3).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,823
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,009
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,003

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,365 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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