MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4409654905 · doi:10.1093/oxfordhb/9780197766859.013.0030

Public Health and Social Policy

2025· book-chapter· en· W4409654905 sur OpenAlexaffabout
Sarah Sanford, Brenda Roche, Kwame McKenzie

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2025
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensWellesley Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In Canada, social and economic conditions, like housing, work conditions, and income security, are key determinants of health and health inequities. Historically, public health has oscillated between addressing broader social determinants and focusing on individual behaviors and risks. While advancements in social infrastructure have improved population health over time, inequities persist. The COVID-19 pandemic highlighted the need to act collectively on social conditions to adequately respond to the public health threat and to address health inequities. Despite recognition of the importance of interventions focused at the collective or population level, public health responses ultimately ended up prioritizing individual-level behavior change. The experience of COVID-19 reveals substantial gaps in social infrastructure and the ability to manage and prevent health disparities during a public health emergency. As Canada faces future crises, most notably related to climate change, there is an urgent need for public health to shift toward collective, society-wide interventions that target the structural and social determinants of health so that it can respond to existing health inequities and prevent future ones. Addressing the root causes of health inequities, particularly through stronger social policy, is crucial.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0520,009

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOxford University Press eBooks→Même sujetHealth disparities and outcomes→Travaux en français237 207→