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Record W2121524339 · doi:10.7202/1008890ar

La géographie du don de sang au Québec : quelles variations régionales ?

2012· article· fr· W2121524339 on OpenAlexaffvenueabout
Marie‐Soleil Cloutier, Philippe Apparicio, Johanne Charbonneau

Bibliographic record

VenueCahiers de géographie du Québec · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicBlood donation and transfusion practices
Canadian institutionsInstitut National de la Recherche Scientifique
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les travaux sur le don de sang ont jusqu’à maintenant privilégié l’étude des variables individuelles d’un point de vue démographique et psychologique (les motivations au don, par exemple). Pourtant, les notions actuelles de géographie sociale et de la santé sont tout à fait à propos pour l’étude des donneurs de sang québécois. Cette étude vise trois objectifs principaux : 1) analyser la répartition spatiale des dons de sang au Québec ; 2) analyser les distances séparant les lieux de résidence des lieux de collecte ; 3) mettre en relation le profil sociodémographique des municipalités régionales de comté (MRC) avec les nombres de donneurs et les fréquences de dons de sang. La méthode fait appel aux systèmes d’information géographique et à la statistique descriptive (corrélation, analyse de classification) pour explorer la géodémographie du don de sang sur une période de cinq ans (2003-2008). Les résultats mettent en valeur le rôle de certaines variations régionales entre les milieux urbains et ruraux et démontrent l’apport important des banlieues dans la réserve collective de sang. À partir de ces constats, certaines pistes de réflexion et d’action sont avancées, toutes en lien avec l’objectif ultime d’assurer un approvisionnement de sang continu et à long terme.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.761
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0020.005
Scholarly communication0.0010.004
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.213
Teacher spread0.203 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations3
Published2012
Admission routes3
Has abstractyes

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