Notice bibliographique
Résumé
� In 2010, about 13 % (OECD average 15%) of Canada’s population is aged over 65 and about 3.5 % (OECD average 4%) over 80. � In 2006, Canada’s expenditure on long term nursing care was equivalent to about 1.5 % of its gross domestic product (GDP). More than 80 % of these expenditures were targeted to institutional care (OECD Health Data, 2010). � In 2008-09, about 0.7 % (250,000 individuals) of the Canadian population resided in an institution, of which about 75 % were 65 years and older. The 238,000 individuals are equivalent to about 4 % of the population over 65. � In 2008-09, there were approximately 4 850 residential care facilities across Canada with 270 000 approved beds. Of these beds, about 217 000 were approved for homes for the aged (Statistics Canada, 2008-2009). � In 2006, more than 2.5 % (875,000 individuals) of the population reported receiving home health care and home support; about 60 % of this group received home health care only (CIHI, 2007). � In 2006, about 160,000 nurses and personal carers worked in the long-term care (LTC) sector on a full-time basis and close to 70,000 on a part-time basis (OECD Health Data, 2010 based on
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,315 | 0,096 |
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 ».