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Enregistrement W4402406555 · doi:10.23889/ijpds.v9i5.2848

Advancements in Pan-Canadian Data Access and Analysis Facilitation: Insights from Collaborative Health Research supported in Alberta, British Columbia, and Ontario

2024· article· en· W4402406555 sur OpenAlexaffabout
Stefana Jovanovska, Joanna Ou, Erik Youngson, Tim Choi, Carmen La, Erind Dvorani, Refik Saskin, Michael J. Paterson, Victoria A. Kirsh, Philip Awadalla, Jennifer D. Brooks, Sheraz Cheema, Nouar E Elkhair, Jennifer E. Vena, Shandra Harman, Kelly McDonald, Parveen Bhatti, Dina Skvirsky

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensOccupational Cancer Research CentreAlberta HealthOntario Institute for Cancer ResearchAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFacilitationData sciencePolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ObjectiveTo highlight progress in facilitating and supporting pan-Canadian data analysis research that is supported by a central coordinating center. This process will be illustrated with the use of a recently completed project that has been supported using data from Alberta, British Columbia, and Ontario. ApproachThe project represents a significant endeavor within the central coordinating center, as it necessitates coordination for data access, data importation and analytical support across three provinces. The focus will be on the administrative processes refined to support collaborative research endeavors. While specific project details will remain undisclosed, procedural enhancements within the central coordinating center framework will be highlighted. Key discussion points include standardized protocols for data access, collaborative efforts to streamline data importation, and facilitation of analytical support across jurisdictions. The type of cross-jurisdictional analytic support will as well be highlighted; data variables harmonization and sharing of data algorithms cohorts across the participating provincial data centers in support of the meta-analysis. ResultsThe successful completion of the final data analysis underscores the effectiveness of a unified data access coordination center for researchers seeking multi-regional health data in Canada. By highlighting advancements enabled by the central coordinating center and provincial data centers, this submission aims to inform researchers about the current landscape of pan-Canadian research and foster opportunities for future collaboration. ImplicationsSharing insights and lessons from this project emphasizes the advancements facilitated by the central coordinating center and provincial data centers, informing researchers about the potential of pan-Canadian research, and encouraging future collaborative endeavors.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,572
Tête enseignante GPT0,634
Écart entre enseignants0,062 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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