Bereavement Programs and Services in the Province of Alberta: A Mapping Report
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Cet exercice de cartographie en 2014 avait comme but d’ identifier et de décrire tous les programmes et services de soutien pendant le deuil dans la province entière de l’Alberta, et de les comparer aux ceux-ci disponibles quatre années d’avant. Le deuil est une expérience commune dans la vie, en particulier chez les personnes âgées, et le soutien est souvent nécessaire pour aider leur récupération. Nous avons cherché des informations sur les programmes et les services par le biais de recherches systématiques et la technique «boule de neige» est utilisée pour identifier les fournisseurs et les interviewer. Bien qu’une croissance considérable (330%), et une plus grande diversité parmi les fournisseurs, les programmes et les services, étaient évidente, nous avons découvert que les programmes de deuil ne sont plus encore financés par l’État. Au contraire, les programmes et les services existants proviennent maintenant de la base, avec des individus et des groupes communautaires offrant, pour la plupart, la conception et la fourniture de services de soutien aux personnes en deuil. Les programmes de deuil sont importants, en particulier pour les personnes âgées qui peuvent être les plus touchées par la mort d un être cher. Les résultats de ces programmes nécessitent une évaluation comparative. Si les gouvernements devraient fournir et / ou financer de tels programmes est une question qu’on doit également prendre en compte.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.016 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".