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Enregistrement W6950669625 · doi:10.5683/sp3/itlpdk

Canadian Addiction Survey, 2004

2004· dataset· en· W6950669625 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2004
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAddictionContext (archaeology)Mental healthPopulationSubstance abusePublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian Addiction Survey (CAS) is a collaborative initiative sponsored by Health Canada, the Canadian Executive Council on Addictions(CECA) - which includes the Canadian Centre on Substance Abuse (CCSA), the Alberta Alcohol and Drug Abuse Commission (AADAC), the Addictions Foundation of Manitoba (AFM), the Centre for Addiction and Mental Health (CAMH), the Prince Edward Island Provincial Health Services Authority, and the Kaiser Foundation - the Centre for Addictions Research of BC (CAR-BC), and the provinces of Nova Scotia, New Brunswick and British Columbia. The key objectives of the proposed CAS are as follows: To determine the prevalence, incidence and frequency of alcohol and other drug use in the Canadian population aged 15 and older. The drugs of interest include alcohol, tobacco, illicit drugs, including cannabis, heroin and other opiates, cocaine and crack, amphetamines, hallucinogens (including MDMA) and inhalants. To assess the context of use and the extent of harms that result from those individuals who use drugs. Measures include indicators of hazardous and harmful drinking, dependence and abuse indicators, and the adverse effects on personal and social functioning. To identify the risk and protective factors related to the use and consequences of drug use in the general population and in specific sub-groups. To assess the public’s opinions, views and knowledge regarding existing andpotential addiction policies and to identify emerging policy issues.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,323

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,014
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0510,015

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,248 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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