Lessons from the COVID-19 Pandemic for Long-Term Care: Where Do We Go Next?
Notice bibliographique
Résumé
Even before the COVID-19 pandemic, I would often hear colleagues who are intimately familiar with our health and social care system remark that they would never allow themselves or those closest to them to end up in long-term care. Sadly, the conversation often progressed to an acknowledgment that more desirable alternatives to long-term care for the most part lie outside our publicly supported care system and are only accessible to those with the means. And then we had the pandemic. For too many it turned what was often dreary and uninspiring care into a modern hell - so awful that two Canadian provinces called in the military to restore care in their worst-hit homes (Howlett 2021). There can be no doubt that the challenges that we face in providing dignified, respectful care to all our seniors have been decades in the making. It would be wrong to simply blame the long-term care homes, and it would be a travesty to lay the blame on individual care providers. On the contrary, those working in long-term care have continued to do their best, against the odds. In the early stages of the pandemic, they were not given the support that they deserved, and many paid a high personal price for their service.
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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 | 0,012 | 0,029 |
| 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 | 0,017 | 0,012 |
| Communication savante | 0,012 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,037 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».