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Enregistrement W4410733832 · doi:10.1055/a-2619-2397

Neurological Practice in Canada

2025· review· en· W4410733832 sur OpenAlexaffabout
Nathalie Jetté, Alan J. Yu, Céline Odier, Julián Alejandro Rivillas, Alice Schabas, Michael D. Hill

Notice bibliographique

RevueSeminars in Neurology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurology and Historical Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversité de MontréalUniversity of CalgaryCentre Hospitalier de l’Université de MontréalVancouver General HospitalHealth Sciences CentreUniversity of TorontoUniversity of British Columbia HospitalSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores Canada's healthcare system, focusing on neurological care delivery and available national population-based data for research. Canada's publicly funded, provincially administered healthcare ensures universal access to medically necessary services, with provincial variations in coverage. Neurological care is predominantly hospital-centered, with support from advocacy groups promoting equity and research. In Quebec, stroke care is structured through regional service corridors, integrating telemedicine and geolocation-based transfer models to mitigate urban-rural disparities. British Columbia confronts challenges in providing neurological care to rural populations, utilizing outreach clinics, tele-neurology, and subsidized transportation. The First Nations Health Authority addresses unique healthcare access and governance needs for Indigenous populations. Canada's healthcare infrastructure supports population-level research via linked administrative and electronic health records, enabling comprehensive evaluations of healthcare utilization, outcomes, and quality metrics. Despite interprovincial differences and coverage limitations, advancements in data interoperability and standardization have propelled neurologic health services research.

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)0,003
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,002

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,287 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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