Écosystème numérique DESIIR : Données Environnementales et de Santé Intégrées pour une Infrastructure de Recherche
Notice bibliographique
Résumé
La pandémie de COVID-19 a souligné l’interdépendance des espèces vivantes et de leur environnement, menant au concept de « One Health ». Celui-ci implique une démarche intersectorielle afin de répondre aux enjeux complexes de santé incluant l’impact des changements climatiques sur la santé respiratoire et allergique. Ainsi, ce projet vise à regrouper les données de recherche générées au Saguenay–Lac-Saint-Jean (SLSJ) depuis les années 1970 en environnement, en santé physique et psychosociale et sur la structure populationnelle au sein d’un écosystème numérique nommé DESIIR (Données Environnementales et de Santé Intégrées pour une Infrastructure de Recherche). Le premier volet de ce projet vise à regrouper ces données dans un environnement sécurisé répondant aux principes FAIR et respectant les lois québécoises sur la protection des données. Le deuxième volet utilisera l’asthme comme modèle afin de démontrer l’ampleur des possibilités qu’offrira DESIIR. Le troisième volet aura comme objectif d’évaluer la complétude des différents ensembles de données, de planifier des programmes de recherche pour combler les lacunes identifiées et de développer un plan de valorisation de DESIIR pour maximiser sa visibilité et son utilisation. DESIIR est un vaste projet d’infrastructure qui implique une équipe de 30 chercheuses et chercheurs provenant de 9 établissements universitaires qui sera réalisé en partenariat avec le Centre intégré de santé et de service sociaux du SLSJ, le Cégep de Jonquière, ville Saguenay ainsi que « Secure Data 4 Health » pour la construction de l’infrastructure. Ces chercheurs, chercheuses et partenaires assurent actuellement la gestion des données qui seront regroupées dans DESIIR et la gouvernance du projet. À terme, DESIIR fournira des données conformes aux principes FAIR, de multiples opportunités pour le développement de nouveaux projets de recherche novateurs, des modèles d’analyse qui pourront être élargis à d'autres traits complexes ainsi qu’une preuve de concept de la valeur ajoutée d'un tel écosystème. Il favorisera le développement d’une approche holistique de la recherche en santé durable conduisant au développement et à l’application de nouveaux modèles de prévention et de gestion de la santé. DESIIR contribuera à bâtir un modèle socioéconomique innovant en santé durable pour la population du SLSJ.
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 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 | 0,012 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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.
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 ».