Soutenir l’équité en santé pour les Premières Nations, les Inuits et les Métis
Notice bibliographique
Résumé
Le Centre de collaboration nationale de la santé autochtone (CCNSA) est unique parmi les centres de collaboration nationale, car il est le seul centre axé sur la santé d’une population. Dans ce cinquième article de la série du Relevé des maladies transmissibles au Canada sur les Centres de collaboration nationale et leur contribution à la réaction de la santé publique du Canada à la pandémie de maladie à coronavirus 2019 (COVID-19), nous décrivons le travail du CCNSA. Nous commençons par un aperçu du mandat et des domaines prioritaires du CCNSA, en décrivant son mode de fonctionnement, les personnes qu’il sert et la manière dont il est resté souple et s’est adapté à l’évolution des besoins en matière de santé publique autochtone. Les principales activités d’application et d’échange de connaissances entreprises par le CCNSA pour lutter contre la désinformation liée à la COVID-19 et pour favoriser l’utilisation opportune des données et des connaissances autochtones dans la prise de décisions en matière de santé publique pendant la pandémie sont également abordées, en mettant l’accent sur l’application des leçons apprises à l’avenir.
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 | 0,015 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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.
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 ».