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Record W3091103426 · doi:10.24095/hpcdp.32.2.06f

L’élaboration d’indicateurs nationaux pour la surveillance de l’ostéoporose au Canada

2012· article· fr· W3091103426 on OpenAlexaffvenueabout
J. LeMessurier, S. O’Donnell, Peter Walsh, Louise McRae, Christina Bancej

Bibliographic record

VenueMaladies chroniques et blessures au Canada · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDelphi Technique in Research
Canadian institutionsPublic Health Agency of CanadaMemorial University of Newfoundland
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesGynecologyMedicineArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

<sec> <title>Introduction</title> L’Agence de la santé publique du Canada, en collaboration avec 12 experts dans le domaine de la santé des os et de l’ostéoporose de partout au Canada, a sélectionné, par un processus de consensus formel, un ensemble d’indicateurs de base pour la surveillance de l’ostéoporose en santé publique. </sec> <sec> <title>Méthodologie</title> Une revue de la littérature a permis d’identifier des indicateurs potentiels, qui ont été par la suite regroupés dans un cadre d’indicateurs propre à l’ostéoporose. Un sondage a ensuite été élaboré pour connaître l’opinion des experts sur l’importance de ces indicateurs pour la santé publique. Les indicateurs ayant obtenu un score inférieur à 3 sur une échelle de Likert allant de 1 (faible importance) à 5 (importance élevée) ont été exclus de tout examen subséquent. Par la suite, l’importance des autres indicateurs pour la santé publique a été soumise à un vote majoritaire au cours d’une réunion en face-à-face. </sec> <sec> <title>Résultats</title> La littérature a permis de repérer 111 indicateurs, dont 88 ont été sélectionnés grâce au sondage en vue d’un examen approfondi. Lors de la réunion en face-à-face, 39 indicateurs ont été estimés importants du point de vue de la santé publique par au moins la moitié des experts. </sec> <sec> <title>Conclusion</title> Cet ensemble d’indicateurs de base servira à orienter la création de nouvelles sources de données ainsi que l’intégration, l’analyse et l’interprétation de données existantes sous la forme de produits de surveillance à des fins d’intervention dans le domaine de la santé publique. </sec>

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.474
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.033
GPT teacher head0.352
Teacher spread0.319 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2012
Admission routes3
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