Notice bibliographique
Résumé
T his second instalment in our Child Health in Canada series explores a multi-faceted topic that weighs especially heavy on the minds of parents, teachers, care providers, policy makers, social workers and many others: mental health.After all, as Stan Kutcher asserts in his contribution to this issue, "there can be no health without mental health."The mental well-being of our children and youth is a major cause for concern.In Ontario, for instance, half a million children grapple with mental health problems (Children's Mental Health Ontario [CMHO] 2010a).A recent study in the United States similarly revealed that approximately one in five young people in that country -the same proportion as in Ontario (CMHO 2010a) -suffer from a "mental disorder" that is severe enough to undermine their normal functioning (National Institute of Mental Health 2010, September 27).The consequences of leaving such problems untreated include school failure, family conflict, drug abuse, violence and suicide (CMHO 2010b).And we should never forget that mental health problems among the young are not neatly confined to the early years: 70% of Canadian adults who have mental health issues developed symptoms before age 18 (Mental Health Commission of Canada [MHCC] 2010).
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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 | 0,002 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,020 |
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 ».