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Record W4254586705 · doi:10.24095/hpcdp.37.4.04f

Cadre d'indicateurs de surveillance de la santé mentale positive : Statistiques rapides, jeunes (12 à 17 ans), Canada, édition 2017

2017· article· fr· W4254586705 on OpenAlexaffvenueabout
Centre de prévention des maladies chroniques

Bibliographic record

VenuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicPublic Health and Social Inequalities
Canadian institutionsPublic Health Agency of Canada
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePsychologyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La santé mentale positive est un état de bien-être qui permet aux personnes de sentir, de penser et d’agir de façon à renforcer leur capacité à profiter de la vie et à gérer les difficultés. Le Cadre d’indicateurs de surveillance de la santé mentale positive (le Cadre) offre des renseignements exhaustifs de grande qualité sur les résultats et les facteurs de risque et de protection associés à une santé mentale positive, sélectionnés dans quatre domaines (individu, famille, communauté et société), pour appuyer la recherche et l’élaboration de politiques. Le Cadre pour les jeunes de 12 à 17 ans est le deuxième d’une série, avec le Cadre pour les adultes de 18 ans et plus, qui a été lancé au début de 2016. Le Cadre a été élaboré en consultation avec des intervenants dont le travail est lié à la surveillance, aux programmes et aux politiques de santé mentale. Les détails de l’élaboration des cadres tout au long de la vie, pour les adultes, les jeunes et les enfants, peuvent être consultés dans l’article intitulé « Surveillance de la santé mentale positive et de ses facteurs déterminants au Canada ». On peut également obtenir de plus amples données sur la santé mentale positive en ligne, en consultant l’outil interactif de l’Agence de la santé publique du Canada, Infobase.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.056
Threshold uncertainty score0.403

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.017
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0100.019
Science and technology studies0.0040.001
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0030.002
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.001

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 head0.021
GPT teacher head0.358
Teacher spread0.337 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
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

Citations3
Published2017
Admission routes3
Has abstractyes

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