Caractéristiques régionales des décès attribuables à une intoxication aiguë liée à une substance : analyse descriptive d’une étude nationale d’examen des dossiers des données de coroners et de médecins légistes
Notice bibliographique
Résumé
Parmi les personnes qui sont décédées au Canada à la suite d’une intoxication aiguë liée à une substance en 2016 et en 2017, les décès variaient selon la taille de la population de la communauté et les indicateurs de défavorisation au niveau des quartiers (instabilité résidentielle, dépendance économique, composition ethnoculturelle et vulnérabilité situationnelle) : Le pourcentage le plus élevé de décès a été recensé chez les personnes qui résidaient dans les plus grandes communautés urbaines comptant 1 500 000 habitants ou plus (Toronto, Montréal et Vancouver), soit 30 % des décès. Le taux de mortalité le plus élevé a été enregistré chez les personnes qui résidaient dans des communautés urbaines comptant entre 100 000 et 499 999 habitants. Le pourcentage de décès et le taux de mortalité les plus élevés ont été enregistrés chez les personnes qui résidaient dans des quartiers présentant les niveaux les plus élevés d’instabilité résidentielle (changements de population dans le quartier) et de vulnérabilité situationnelle (problèmes de logement, faible niveau d’éducation, population se définissant comme autochtone). Indépendamment de la taille de la communauté et des dimensions de la défavorisation parmi les quatre existantes, la majorité des décès sont survenus : o de façon accidentelle; o chez les hommes; o chez les personnes âgées de 30 à 59 ans.
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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».