Rapport d’étape - Projet Santé publique et planification 101 : renforcer la collaboration entre les secteurs de la santé publique et de la planification urbaine
Bibliographic record
Abstract
Le projet Santé publique et planification 101 vise à accroître les connaissances interdisciplinaires des professionnels de la santé publique et des professionnels de la planification de l’aménagement du territoire. L’équipe du projet multidisciplinaire a procédé en 2012 à un sondage en ligne destiné à ces deux groupes de professionnels ontariens pour cerner les besoins d’apprentissage concernant l’environnement bâti qui pourraient inspirer l’élaboration du module éducatif. Le sondage portait notamment sur le travail concernant les environnements bâtis, l’expérience de collaborations, les obstacles rencontrés lors de travaux faits avec des intervenants de l’autre groupe de professionnels ainsi que sur les besoins en matière d’apprentissage. La plupart de ceux qui ont répondu au sondage s’accordaient pour dire que les intervenants des deux professions devraient travailler ensemble sur l’environnement bâti, même si seulement la moitié ont dit travailler en collaboration. Des résultats du sondage se dégage la nécessité d’un module éducatif pour aider les professionnels de la santé publique et de la planification de l’aménagement à collaborer au processus de planification de l’aménagement du territoire en Ontario ainsi que pour aider à inspirer les politiques associées à des environnements bâtis sains.
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 | 0.027 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.003 |
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".