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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 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)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.422
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0040.003
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.021
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 teacher head, not a consensus.

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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