An Analysis of Documents Guiding Palliative Care in Five Canadian Provinces
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Cette étude avait pour but d’analyser le niveau de concordance et la portée du contenu en matière de soins palliatifs dans les documents directeurs de haut niveau visant les soins pour les personnes résidant en centres de soins de longue durée au Canada. Une recherche systématique a été menée en vue d’analyser les documents de niveau national et ceux provenant de cinq provinces (Alberta, Ontario, Saskatchewan, Manitoba, Québec). Vingt-cinq documents ont été sélectionnés en fonction des critères d’inclusion à partir de 273 documents identifiés dans la recherche systématique. La majorité de ces documents ont été créés sur le plan national (48 %) ou en Ontario (28 %). Les sujets abordés variaient en matière de soins palliatifs et les soins de longue durée n’étaient que minimalement traités. Un nombre restreint de documents directeurs sur les soins palliatifs ont été relevés. Aucun de ces documents ne traitait spécifiquement des soins de longue durée, et les documents identifiés manquaient d’uniformité en matière de soins palliatifs. Il est essentiel que les principes encadrant les soins palliatifs soient présentés et concordants dans les documents directeurs afin d’améliorer la qualité de vie et les soins pour les résidents en soins de longue durée à travers le Canada.
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 | 0.035 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.019 | 0.037 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".