Message from the Chief Executive Officer
Notice bibliographique
Résumé
As we approach the completion of the Canadian Best Practice Recommendations in Wound Care for People Who Use Drugs: A Harm Reduction Approach, I am reminded of the significant contributions that volunteers make to our organization and the communities we support. Focusing on harm reduction teaches us to meet people where they are without judgement and to deliver the best possible wound, ostomy and continence care. Thank you to Lili Berescu and Priyanka Jani for bringing this project forward and seeing it to completion. Your leadership is evident in all you do. I would also like to thank the Harm Reduction Nurses Association and The Ontario Network of People Who Use Drugs for partnering with us to bring both clinical and lived experience to these best practice recommendations. Volunteers drive positive change and promote inclusion in wound, ostomy and continence care. Your dedication and compassion contribute significantly to the strength of our organization and enhance the experiences of individuals across our diverse health care system. At a time when there is so much uncertainty, you help to stabilize Nurses Specialized in Wound, Ostomy and Continence Canada (NSWOCC) through your participation, guidance, and inspiration. On behalf of the NSWOCC team, I want to express my deepest gratitude to each of you for your contributions to our association, regardless of the extent of your involvement. All contributions, whether as a volunteer member of the NSWOCC board, a Core Program Leader, a participant in best practice recommendation development, or as support for various NSWOCC programs and services, are recognized and highly valued. Together, we continue to create and foster an inclusive environment for people with wound, ostomy and continence needs.
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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 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,094 | 0,054 |
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 ».