Beyond the ‘Iron Lungs of Gerontology’: Using Evidence to Shape the Future of Nursing Homes in Canada
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Institutionalization of the Elderly in Canada a proposé que les efforts de s’attaquer aux causes sous-jacentes de baisses liées à l’âge de santé pourraient éradiquer la necessité pour les maisons de soins infirmiers. Cependant, la prévalence des maladies chroniques a augmenté, et les conditions comme la démence signifie que les maisons de soins infirmiers sont susceptibles de rester des éléments importants du système de soins de santé canadien. Le manque d’information clinique à l’échelle individuelle a été un problème fondamental qui limite la capacité de comprendre comment les maisons de soins infirmiers peuvent changer pour mieux répondre aux besoins d’une population vieillissante L’introduction d’instruments d’évaluation interRAI pour la plupart des provinces et territoires canadiens et la création du Système d’information sur les soins représentent des étapes importantes dans notre capacité à comprendre les soins dispensés par les maisons de soins infirmiers au Canada. Le témoignage de huit provinces et territoires montre que les besoins des personnes dans les soins de longue durée sont très complexes, que les allocations de ressources ne correspondent pas toujours aux besoins, et que la qualité varie considérablement entre et au sein des provinces.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.042 | 0.110 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.005 |
| Open science | 0.004 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".