Defining Practice Populations For Primary Care: Methods and Issues
Notice bibliographique
Résumé
iACKNOWLEDGMENTS The authors wish to acknowledge the contributions of the many individuals whose efforts and expertise made it possible to produce this report. We thank the following individuals: Leonard MacWilliam for programming support regarding the Ambulatory Diagnostic Groups; Carolyn DeCoster, Deborah Nowicki, Evelyn Shapiro, and Fred Toll for providing feedback on a draft version of this report; and the members of the Primary Care Unit, especially Avis Gray, Bill MacKeen, Kathy Mestery, and David Patton for their input into this report. Special thanks go to Stephen Gray, Brian Hutchison, and Jennifer Gait for their detailed and thoughtful reviews. We also acknowledge the help of Carole Ouelette in the preparation of this manuscript. We acknowledge the Faculty of Medicine Research Ethics Board and the Access and Confidentiality Committee of Manitoba Health for their thoughtful review of this project. Strict policies and procedures to protect the privacy and security of data have been followed in producing this report. The results and conclusions are those of the authors and no official endorsement by Manitoba Health was intended nor should be inferred. This report was prepared at the request of Manitoba Health as part of the contract between
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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 | 0,623 | 0,711 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,016 |
| Communication savante | 0,022 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».