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Enregistrement W4296078704 · doi:10.12927/hcq.2022.26892

Can the Healthcare System Improve Food Security? A Need for Collaborative Community Partnerships

2022· article· en· W4296078704 sur OpenAlexaffvenueabout
Kathryn Wiens, Meghan O'Neill, Robert J. Redelmeier, Sahr Wali, Anjum Chagpar, Sané Dube, Lori Diemert, Camilla Michalski, Brooke Ziebell, Sheldomar Elliott, Leslie Anne Campbell, Laura C. Rosella, Andrew Boozary

Notice bibliographique

RevueHealthcare Quarterly · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaMaple Leaf FoodsCoalition for Research in Women's HealthPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipFood securityFood insecurityBusinessHealth securityHealth carePublic relationsBest practiceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental healthNursingPublic healthMedicinePolitical scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic has heightened the food insecurity crisis in Canada, and existing supports have been largely insufficient to meet the food needs of communities. In response to increasing reports of food insecurity among Toronto residents during the pandemic, the Food RX program was developed as a collaborative initiative between FoodShare Toronto - a local, community-based food justice organization - and the University Health Network, a large university-affiliated hospital network in downtown Toronto, ON. This commentary describes the Food RX program, highlights the lessons learned during its early implementation and offers a set of recommendations for building community partnerships moving forward.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0150,019
Communication savante0,0180,028
Science ouverte0,0050,018
Intégrité de la recherche0,0290,035
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,002

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 Opus0,207
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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