Participatory Action Research on Canadians with Alternatively Diagnosed Lyme Disease: Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
This feasibility study provides background information on the problem of Lyme Disease (LD) underestimations in Canada, as well as the Federal Framework recommendation to collect human health data for Canadian residents “who do not meet the case definition for probable or confirmed LD, but who experience various symptoms consistent with LD or similar ailments.” This is followed by a summary of how the Public Health Agency of Canada (PHAC) assessed the agency’s progress in implementing the recommendation over a four-year period beginning in 2017 and ending in 2021. The study then provides a brief description of the mandate issued by PHAC to the consultant team by the end of 2021. It describes the methodology followed in assessing the feasibility of PHAC’s proposed initiative, which is to use a Participatory Action Research (PAR) approach to improve knowledge and inform future public health actions for Canadians diagnosed with Lyme disease (LD) via alternative means. The overall conclusions of the report are based on interviews with PHAC’S external partners and discussions of feasibility and success factors. They are organized by three sets of interview questions: project goals, rules of engagement, and data collection methods. The conclusion summarizes the study and offers suggestions on how to proceed with the project’s next phase.
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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 | 0,056 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».