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Enregistrement W4362611331 · doi:10.3917/spub.226.0833

Enjeux actuels et pistes de solution pour améliorer les couvertures vaccinales antigrippales dans les milieux ruraux

2023· article· fr· W4362611331 sur OpenAlexafffundabout
Audrey Sirois, Gueu Sylvain Deli, Andrée‐Anne Parent, Dave A. Bergeron

Notice bibliographique

RevueSanté Publique · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensCentre Intégré de Santé et de Services Sociaux du Bas-Saint-LaurentCégep de Rivière-du-LoupCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-AppalachesCentre Intégré de Santé et Services Sociaux de Chaudière-AppalacheUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversité du Québec à Rimouski
Mots-clésPolitical sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Despite the positive impact of vaccination on health, influenza vaccination rates worldwide remain low for certain population groups. In Quebec, vaccination rates among populations with chronic diseases remain below what is expected by public health. Since this situation is also noticeable in rural areas, it is necessary to reflect on the current issues associated with low vaccination rates in the rural population. PURPOSE OF RESEARCH: The purpose of this commentary is to explore the importance of obtaining a multifactorial understanding of the problem raised in order to propose possible solutions to increase influenza vaccination rates among people living in rural areas.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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