L’élaboration d’indicateurs nationaux pour la surveillance de l’ostéoporose au Canada
Bibliographic record
Abstract
Introduction 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. Méthodologie 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. Résultats 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. Conclusion 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.
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 | 0.061 | 0.113 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 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".