Évaluation des impacts associés aux activités de la Croix-Rouge
Bibliographic record
Abstract
L'aide apportee par la Croix-Rouge, Division du Quebec joue un role majeur dans la protection civile au Quebec. Au Quebec, la Croix-Rouge intervient en moyenne 2,9 fois par jour, dont 1,4 fois par jour uniquement sur le territoire de Montreal. Ces chiffres sont peu connus car ces interventions sont moins mediatisees. L'objectif du projet etait donc de realiser une premiere evaluation des impacts associes aux activites de la Croix-Rouge, Division du Quebec en se concentrant uniquement sur les sinistres mineurs, afin de comprendre davantage de quoi il s'agit et de mesurer l'ampleur de l'intervention de la Croix-Rouge, Division du Quebec, face a ceux-ci. Le projet permet donc de mettre en relief la valeur des activites de la Croix-Rouge, Division du Quebec. Quatre valeurs ont ete etudiees a savoir la valeur pour les tierces parties du soulagement des traumatismes (couts economiques de l'absenteisme et du presenteisme), la valeur intrinseque du benevolat et des dons (philanthropie) en tant que valeur economique et valeur sociale (pour les benevoles et pour la Croix-Rouge), la creation d'une societe resiliente et enfin la creation de capital social en considerant que la Croix-Rouge, Division du Quebec, participe au bien-etre social en tant qu'organisme de maillage. Les arguments avances permettront d'aider la Croix-Rouge, Division du Quebec, a evaluer les impacts relies a ses activites et ainsi lui permettre de justifier les dons, le partage des couts (avec certaines organisations) et d'aider les decisions publiques d'allocation des ressources. Ce rapport est confidentiel et non disponible pour diffusion.
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 | 0.007 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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.
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".