MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7116050182 · doi:10.24095/hpcdp.46.1.01f

Combler les lacunes dans les connaissances : déterminer les priorités de recherche en matière de blessures et de décès par arme à feu au Canada

2025· article· fr· W7116050182 sur OpenAlexaffvenueabout

Notice bibliographique

RevuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGun Ownership and Violence Research
Établissements canadiensSaint Mary's UniversityPublic Health Agency of CanadaInstitute for Work & HealthUniversity of OttawaMinistry of Children, Community and Social ServicesUniversity of TorontoUniversity of New BrunswickDalhousie UniversityHospital for Sick ChildrenGovernment of New BrunswickSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoison controlContext (archaeology)Child abuseSexual abuse

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Les blessures et les décès par arme à feu sont les principales causes, pourtant évitables, de décès prématurés au Canada. Nous avions pour objectif d’identifier les lacunes en matière de connaissances et les priorités de recherche afin de fournir de l’information destinée à un programme national de recherche visant à prévenir les blessures et les décès par arme à feu. Méthodologie Dans le cadre d’un processus en deux étapes, nous avons utilisé la technique du groupe nominal pour aider les experts des blessures et des décès par arme à feu (N = 15) à générer des idées à propos des lacunes en matière de connaissances dans trois domaines : les blessures non intentionnelles par arme à feu, la violence entre partenaires intimes ou le féminicide et les autres agressions par arme à feu. Les parties concernées (N = 43) ont ensuite voté sur les lacunes repérées afin de déterminer les principales priorités pour la recherche future. Résultats Lors de l’étape 1, les experts ont cerné 22 lacunes dans les connaissances sur les blessures non intentionnelles par arme à feu, 16 concernant les blessures par arme à feu liées à la violence entre partenaires intimes et les féminicides et 33 concernant les autres blessures par arme à feu liées à des agressions. Les experts ont ensuite sélectionné, en fonction de leur importance et de leur faisabilité en tant que projets de recherche, respectivement 5, 3 et 7 de ces lacunes. L’étape 2 a permis de dégager les principales priorités pour les recherches futures : le coût économique des blessures par arme à feu pour les familles et les collectivités des victimes et pour la société canadienne; l’incidence des politiques sociales et de la législation visant à réduire les blessures et les décès par arme à feu liés à la violence entre partenaires intimes et aux féminicides et enfin une description des données disponibles et nécessaires pour la recherche sur les blessures par arme à feu au Canada. Conclusion Les principales priorités mettent en évidence les lacunes importantes et variées dans les connaissances sur les blessures et les décès par arme à feu au Canada. Il s’agit de la première étape vers l’élaboration d’un programme national de recherche sur les blessures par arme à feu. Les prochaines étapes consistent à traduire ces lacunes en questions de recherche, à sélectionner les sources de données et les approches méthodologiques et à choisir des stratégies de transfert des connaissances.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,109
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,417

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,109
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,344 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au CanadaMême sujetGun Ownership and Violence ResearchTravaux en français237 207