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Enregistrement W393781775

Case studies in Canadian health policy and management

2014· book· en· W393781775 sur OpenAlexaboutno aff
Raisa Deber, Catherine L. Mah

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeArt historyArtSociologyLawPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acknowledgments Introduction Chapter 1 - Concepts for the Policy Analyst Raisa Deber Chapter 2 - Danger at the Gates? Screening for Tuberculosis in Immigrants and Refugees Michael Gardam, Marisa Creatore, and Raisa Deber Chapter 3 - Making Canadians Healthier: Where Do We Start? Nurlan Algashov, Patricia Baranek, Cheri Biscope, Kathryn Clarke, Mark Dobrow, Asmita Gillani, Irene Koo, Catherine L. Mah, Brandy McKenna, Michele Parent, Miriam Alton Scharf, Shahzad Siddiqui, Louise Signal, Rachel Wortzman, and Raisa Deber Chapter 4 - Trimming the Fat: Dealing with Obesity Katerina Gapanenko, Catherine L. Mah, Shaheena Mukhi, David Rudoler, and Raisa Deber Chapter 5 - Trouble on Tap Brenda Gamble, Nancy Kraetschmer, Kenneth Cheak Kwan Lam, Catherine L. Mah, Caroline Rafferty, and Raisa Deber Chapter 6 - Bite of Blood Safety: Screening Blood For West Nile Virus Helen Looker, David Reeleder, and Raisa Deber Chapter 7 - Looking for Trouble: Developing and Implementing a National Network for Infectious Disease Surveillance in Canada Christopher W. McDougall, David Kirsch, Brian Schwartz, and Raisa Deber Chapter 8 - Filling in the Gaps: Decision to Utilize Agency Nursing in Tarman Hospital Karen Arthurs, Andrea Baumann, Doreen Day, Sarah Dimmock, Leah Levesque, Eleanor Ross, Vera Ingrid Tarman, and Raisa Deber Chapter 9 - Midwifery: Special Karen Born, Carole-Anne Chiasson, Shawna Gutfreund, Lisa Jackson, Esther Levy, Judy Litwack-Goldman, Elizabeth McCarthy, Wendy Sutton, Betty Wu-Lawrence, and Raisa Deber Chapter 10 - Demanding Supply: Licensing International Doctors and Nurses in Ontario Mohamad Alameddine, Charles Battershill, Andrea Baumann, Maureen Boon, Karen Born, Andrea Cortinois, Rinku Dhaliwal, Adam M. Dukelow, David Hoff, Carolina Jimenez, Nibal Lubbad, Maria Mathews, Glen Randall, Melissa Rausch, and Raisa Deber. Chapter 11 - Primary Health Care in Ontario: Inching Towards Reform Monica Aggarwal, Munaza Chaudhry, Stephanie Gan, Nada Victoria Ghandour, William Kou, Leslie MacMillan, Catherine L. Mah, Meghan McMahon, Lucinda Montizambert, Allie Peckham, David Rudoler, Rena Singer-Gordon, Debra Zelisko, and Raisa Deber Chapter 12 - At Any Price? Paying for New Cancer Drugs Laurie Bourne, Rachna Chaudhary, David Ford, Olivia Hagemeyer, Christopher J. Longo, Elaine Meertens, and Raisa Deber Chapter 13 - What to Do With the Queue? Reducing Wait Times for Cancer Care John Blake, Daniel Bolland, Ian Dawe, Brenda Gamble, Gunita Mitera, Natalie (Wajs) Rashkovan, Somayeh Sadat, Kenneth Van Wyk, and Raisa Deber Chapter 14 - Down the Tubes: Should In Vitro Fertilization Be Insured in Ontario? Talar Boyajian, Susan Bronskill, Sheryl Farrar, Erin Gilbart, Seija K. Kromm, Lise Labrecque, Mina Mawani, Wendy Medved, Phyllis Tanaka, Dan Tassie, Judy Verbeeten, and Raisa Deber Chapter 15 - Prescription for Conflict Bev Lever, Laura Esmail, Linda Gail Young, and Raisa Deber Chapter 16 - Ask Your Doctor: Direct to Consumer Advertising of Prescription Medicines Chris Bonnett, Christopher J. Longo, Yeesha Poon, and Raisa Deber Chapter 17 - Rehabilitating Auto Insurance Paul Holyoke, Marie Balitbit, Lee Tasker, and Raisa Deber Chapter 18 - Everybody Out of the Pool: Financing Health Expenditures through Medical Savings Accounts Kenneth Cheak Kwan Lam, Mark Rovere, and Raisa Deber Chapter 19 - Long Term Care Reform in Ontario: The Long Delivery Patricia Baranek, Jane-Anne Campbell, Kerry Kuluski, Christopher Longo, Frances Morton-Chang, Karen Spalding, Carolyn Steele Gray, Fern Teplitsky, Romy Joseph Thomas, Jillian Watkins, Anne Wojtak, and Raisa Deber Chapter 20 - Depending on How You Cut It: Resource Allocation by a Community Care Access Centre Jane-Anne Campbell, Heather Chappell, Joanne Greco, Jeff Hohenkerk, Joshua Kline, Shannon L. Sibbald, Karen Spalding, Fern Teplitsky, Anne Wojtak, and Raisa Deber Chapter 21 - Shoot and Tell: Mandatory Gunshot Wound Reporting by Physicians Carrie-Lynn Haines, Julie Holmes, Paul Miller, Sharon Vanin, and Raisa Deber Chapter 22 - Dying to Die: Euthanasia and (Physician-) Assisted Suicide Christopher A. Klinger, Joe Slack, and Raisa Deber Chapter 23 - Screen Tests Yvonne Bombard, Marion Byce, Celine Cressman, Rea Devakos, Daniel Farris, Daune Macgregor, Zahava R.S. Rosenberg-Yunger, Natasha Sharpe, and Raisa Deber About the Contributors

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,815
Score d'incertitude au seuil0,945

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,014
Études des sciences et des technologies0,0280,007
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,001

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations16
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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