Bibliographic record
Abstract
La résistance aux antimicrobiens est une menace croissante pour la santé publique qui, parfois, peut sembler impossible à contrer.Cependant, au cours des dernières années, d'importants progrès ont été réalisés pour s'attaquer au problème au Canada et dans le monde entier.Notre Plan d'action fédéral sur la résistance et le recours aux antimicrobiens au Canada a relevé trois piliers pour contrer la résistance aux antimicrobiens : surveillance, gestion et innovation.Ce supplément présente quelques exemples de programmes de gestion efficaces pour la collectivité, les médecins et les organisations de soins de santé; cette liste est loin d'être exhaustive.Puisque nous savons que les programmes de gestion efficaces sont possibles, il est important de poursuivre ce travail dans l'ensemble du pays.Chaque succès apporte une contribution, et les succès multiples peuvent créer un effet de synergie susceptible d'entraîner un changement dans les attentes des patients et les habitudes de prescription.Nos agents antimicrobiens sont une ressource précieuse.Il vaut bien la peine de contribuer à cette synergie et de favoriser une culture de gestion afin que les agents antimicrobiens continuent d'être efficaces pour les générations à venir.
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 | 0.009 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".