Notice bibliographique
Résumé
I completed my practicum as a Student Epidemiologist at the Durham Region Health Department with the Health Analytics and Research Team (HART). HART is tasked with conducting population health assessments in the Durham Region. As a member of HART, I played a critical role in assessing the maternal and infant health status of the local population using data from the Better Outcome Registry and Network (BORN) information system (BIS), a database that contains critical reproductive and child health data in Ontario. Specifically, my primary responsibilities included data extraction and data coding, which encompassed a series of tasks, spanning from data cleaning to data analysis in STATA. By analyzing BORN data, I was able to refine my statistical and programming skills. Moreover, I collaborated with public health program staff to develop infographics that disseminated critical maternal and infant health information to various communities. The infographics I assisted with covered a wide range of maternal and infant health topics, including issues such as gestational diabetes and maternal mental health concerns. From here, I was able to effectively communicate health information in a concise and understandable manner. In addition, I had the opportunity to attend various public health workshops and group meetings during my practicum. These experiences not only expanded my knowledge of diverse public health topics but also afforded me greater familiarity with public health practice. In summary, my time at the Durham Region provided me with an exceptional opportunity to apply the knowledge I gained in school to real-world practice. It was a valuable and enriching experience that significantly contributed to my professional development in the field of public health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».