The Honorable Tony Clement, Minister of Health,
Notice bibliographique
Résumé
I raise a serious concern about a document1 written by six scientists at Health Canada’s Consumer and Clinical Protection Bureau that was recently posted on the BC Centre for Disease Control2 web site. The Health Canada scientists purport to test the effectiveness of the Graham/Stetzer filters to reduce dirty electricity. This document does not appear on the Health Canada web site and has not been published in a peer-reviewed journal. Had it been peer reviewed it would not have been accepted for the obvious errors I mention below. This document is more concerned in protecting the electric utility than it is in protecting the health of Canadians. It surprises me that Health Canada would approve release of this document with so many fundamental errors. It is my understanding that this document has been circulated widely yet the Health Canada authors did not have the courtesy to send a copy of their report to the designers of this filter, Professor Martin Graham (UC Berkeley) and Mr. Dave Stetzer (President of Stetzer Electric). I ask you to look into this matter. Dave Stetzer has agreed to demonstrate how the filters work using appropriate equipment and I ask you to encourage your scientists at Health Canada to take him up on his offer. What follows is my evaluation of and response to the Health Canada document1. Sincerely,
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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 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,016 |
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 ».