Bibliographic record
Abstract
C’est avec plaisir que nous vous présentons le second de nos deux numéros spéciaux sur les troubles de l’humeur et d’anxiété, fondés sur les résultats de l’Enquête sur les personnes ayant une maladie chronique au Canada − Composante des troubles de l’humeur et d’anxiété (EPMCC-THA). Le premier numéro, publié en décembre 2016, contenait trois articles brossant un portrait des adultes canadiens ayant déclaré avoir reçu un diagnostic de troubles de l’humeur ou d’anxiété, à savoir leurs caractéristiques sociodémographiques, leur état de santé, les limitations dans leurs activités ainsi que leur degré d’invalidité et enfin les facteurs associés à leur bien-être. Les trois articles publiés ici portent quant à eux sur des thèmes liés à la prise en charge de ces troubles. Globalement, ces articles explorent les facteurs sociodémographiques clés dont on sait qu’ils ont un impact sur les résultats de santé, et ils traitent également des stratégies visant à favoriser la guérison et le mieux-être des adultes canadiens ayant déclaré avoir reçu un diagnostic de troubles de l’humeur ou d’anxiété.
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 | 0.002 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.283 | 0.118 |
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".