Canadian Community Health Survey, 2022: Annual Component
Notice bibliographique
Résumé
In 1991, the National Task Force on Health Information cited a number of issues and problems with the health information system. To respond to these issues, the Canadian Institute for Health Information (CIHI), Statistics Canada and Health Canada joined forces to create a Health Information Roadmap. From this mandate, the Canadian Community Health Survey (CCHS) was conceived. The CCHS is a cross-sectional survey that collects information related to health status, health care utilization and health determinants for the Canadian population. The survey is offered in both official languages. It relies upon a large sample of respondents and is designed to provide reliable estimates at the health region level every 2 years. The CCHS has the following objectives: Support health surveillance programs by providing health data at the national, provincial and intra-provincial levels Provide a single data source for health research on small populations and rare characteristics Timely release of information easily accessible to a diverse community of users Create a flexible survey instrument that includes a rapid response option to address emerging issues related to the health of the population The CCHS produces an annual microdata file and a file combining two years of data. The CCHS collection years with both consistent design and consistent population representation can also be combined by users to examine populations or rare characteristics. The primary use of the CCHS data is for health surveillance and population health research. Federal and provincial departments of health and human resources, social service agencies, and other types of government agencies use the information collected from respondents to monitor, plan, implement and evaluate programs to improve the health of Canadians. Researchers from various fields use the information to conduct research to improve health. Non-profit health organizations and the media use the CCHS results to raise awareness about health, an issue of concern to all Canadians.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,012 |
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 ».