Bibliographic record
Abstract
A ucun coût n'est facturé au lait d'une mère pour son enfant.Serait-ce donc une controverse qu'une mère doit payer de sa poche pour en produire?CHEO, en tant que promoteur de la santé, fait preuve d'empathie pour ses patients dans le contexte d'alimentation.D'après un article de Radio Canada, 1 leur menu offert aux patients admis a changé il y a environ 10 ans.Les choix fixes et non accueillants pour les enfants, menant à un faible taux de satisfaction de seulement 30%, ont été remplacés par un menu interactif où les patients choisissent leur propre repas.Dans une entrevue datée de 2019, la diététicienne responsable des services alimentaires à CHEO avait rapporté que l'hôpital dépense 15000$ de moins en nourriture chaque année depuis ce temps-là, qu'il y a moins de gaspillage de nourriture, et que le taux de satisfaction a augmenté à 98%.L'hôpital se montre capable de répondre aux déterminants sociaux de la santé en offrant du soutien social aux enfants admis et en démontrant sa capacité d'adaptation à sa population et leur besoin.Ce bel effort consacré aux patients affecte une grande partie de la population admise.
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 | 0.003 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.008 | 0.012 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.071 | 0.014 |
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".