Réseaux canadiens de recherche sur les vaccins : ressources sur la sécurité des vaccins pour le Canada
Bibliographic record
Abstract
Le Réseau de recherche sur l'influenza de l'Agence de la santé publique du Canada et des Instituts de recherche en santé du Canada (PCIRN), créé en 2009 dans le but de mener des recherches évaluatives afin d'éclairer la prise de décision dans le domaine de la santé publique, cède la place au Réseau canadien de recherche sur l'immunisation (RCRI), qui reprend le même mandat en l'élargissant à tous les vaccins, dont le vaccin antigrippal.Le RCRI regroupe plusieurs réseaux ayant pour vocation principale de mener des recherches dans le domaine de la sécurité des vaccins, des effets secondaires suivant l'immunisation (ESSI), de la réticence face à la vaccination, de l'efficacité des vaccins et de la couverture vaccinale.Ces réseaux comprennent : un réseau de réalisation d'essais cliniques, un réseau de laboratoires, un réseau de recherche en modélisation et en économie, un réseau de chercheurs spécialisés dans les sciences sociales et humaines, un réseau de surveillance de la sécurité des vaccins, un réseau de surveillance en milieu hospitalier, un réseau de cliniques chargées d'évaluer les ESSI graves et un réseau reliant les capacités de recherche vaccinale des organismes et services de santé publique en place dans les provinces.Le PCIRN a apporté son soutien au système de surveillance de la sécurité des vaccins du Canada et a facilité l'application des résultats de la recherche sur la sécurité vaccinale à l'élaboration de politiques.La surveillance de la sécurité des vaccins et la recherche dans le domaine de la sécurité vaccinale demeureront une priorité pour le tout nouveau Réseau canadien de recherche sur l'immunisation.
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 | 0.013 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".