Notice bibliographique
Résumé
On March 23, 2010, during a symposium on prescription drug misuse, a lovely and dignified, but sad couple told the story of losing their beloved daughter to an overdose of prescription drugs. She was the light of their lives and they were very proud when she left home to go to University. Unfortunately, she was involved in a car accident, was prescribed strong pain killers for her injuries and continued to take them after she had physically recovered. Within six months and without anyone noticing, she was obtaining prescriptions from multiple doctors and filling them in multiple pharmacies. Her addiction eventually led directly to a death from overdose of the pain killers. A Medical Officer of Health who listened to the story approached the parents once the meeting had finished and thanked them for sharing their memories of their daughter. He asked: “It has been years now since her death and you obviously still grieve when you tell her story. Why do you continue to re-live this? ” The father answered for both of them with quiet dignity, “We just want to make sure that someone does something to ensure that no one else’s daughter dies this way. We want to make sure her death means something. We want someone to take responsibility for preventing this.” The Medical Officer of Health reflected afterwards on the wisdom of the parent’s statement. It was a preventable death; the Government of Alberta had paid for the physician visits, the prescriptions, the rehabilitation and the cost of an autopsy. He also reflected that while many groups have a role to play in ensuring this doesn’t happen again,
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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 | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,092 | 0,023 |
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 ».