Notice bibliographique
Résumé
Homelessness is an important issue in Canada and isa risk factor for poor health outcomes. In 2011,1086 shelters with a total of 28 495 beds served homeless individuals and families in Canada.1 In the same year, an average of 2787 beds were occupied nightly in the shelter system of Toronto, Ontario.2 People who are home-less suffer to a greater extent from mental health and sub-stance abuse disorders, are more frequently admitted to hospital (often with prolonged hospital stays) and have a higher mortality rate than low-income individuals in the general population.3–9 Although many aspects of homeless-ness have been studied, there is an emerging interest in exploring traumatic brain injury within this population. Traumatic brain injury, defined as a “blow or jolt to the head or a penetrating head injury that disrupts the function of the brain,”10 is a leading cause of death and disability.11 The severity of traumatic brain injury can range from a brief change in mental status to prolonged coma or death, and the injury itself can result in a wide range of long-term disabilities. Cognitive impairment and mental disorders, common sequelae following traumatic brain injury,12–14 are also highly prevalent in homeless populations.15,16 Further-more, cognitive impairment may increase the risk of becom-ing and remaining homeless.17 Traumatic brain injury among men in an urban homeless shelter: observational study of rates and mechanisms of injury
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,646 | 0,264 |
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 ».