Notice bibliographique
Résumé
) editorial with reflections on the current landscape in healthcare and what is top of mind for healthcare leaders. In this issue, we are instead starting with two welcomes and a fond farewell. Our first welcome is for Richard Lewanczuk as our new co-editor-in-chief alongside Anne Wojtak. Richard is the senior medical director of Health System Integration for Alberta Health Services and was previously the senior medical director of Primary Care for the same organization. He is also a professor emeritus in the Department of Medicine at the University of Alberta where he continues to co-chair the Social Determinants of Health Working Group. Our second welcome is for Ruby Brown who is a special guest editor for our theme on mental health (Brown and Wojtak 2024). Ruby has led health systems across several provinces and territories, with an unrelenting commitment to improve the state of mental health. She believes that the key to tackling the complexity of mental health and substance use lies in our ability to maintain consistent and steadfast cooperation across all segments of society. By sharing knowledge, we can gain deeper insights into national and global proceedings, which, in turn, enlighten and obligate us all to implement approaches essential for the greater well-being of Canadians. We are excited to have both of these wonderful leaders join our editorial team.
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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 | 0,004 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,099 | 0,092 |
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 ».