National Fall Prevention Workshop: stepping up pan-Canadian coordination
Notice bibliographique
Résumé
About one in three Canadian seniors will experience a fall at least once each year. Such falls are the leading cause of injury-related hospitalizations among older people. Apart from causing injury, falls can result in chronic pain, reduced quality of life and, in severe cases, death. Psychological effects of a fall may cause a post-fall syndrome that includes dependence on others for daily activities, loss of autonomy, confusion, immobilization and depression. Falls and the resulting injuries often occur due to a combination of factors, including health conditions associated with aging such as vision problems, osteoporosis, dementia and symptoms of a chronic disease. They can be due to the side effects of medications, environmental hazards and risk-taking behaviours. Fall prevention initiatives and strategies are taking place in all provinces and territories and at the national level. To enhance the collaborative understanding of these initiatives, a National Fall Prevention Workshop was held at the Canadian Injury Prevention and Safety Promotion Conference in Vancouver, British Columbia, on 17 November 2011. The Workshop was co-hosted by the British Columbia Injury Research and Prevention Unit (BCIRPU) and the Public Health Agency of Canada (PHAC). Fall prevention leads from each province and territory were invited to present their most recent activities and their plans.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,009 |
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 ».