MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4386845535 · doi:10.24214/jcbps.d.13.3.41833

Caractérisation organisationnelle des sources de production des Déchets Biomédicaux (DBM) dans la ville de Bobo-Dioulasso

2023· article· fr· W4386845535 on OpenAlexaff

Bibliographic record

VenueJournal of Chemical Biological and Physical Sciences · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicQuality and Safety in Healthcare
Canadian institutionsHydro-QuébecUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les déchets biomédicaux (DBM) constituent de nos jours une préoccupation et nécessite la mise en place d'une planification organisationnelle par les acteurs concernés par leur gestion.L'analyse des aspects organisationnels demeure la porte d'entrée pour asseoir un bon cadre normatif.Cette étude s'est penchée sur celui de la gestion DBM dans la ville de Bobo-Dioulasso.Elle vise à la caractérisation organisationnelle des sources de production des DBM.Il s'agit d'une étude transversale descriptive réalisée dans 104 établissements sanitaires publics et privés.Ainsi, six aspects en lien avec la gestion des DBM ont été analysés.Il s'est agi de l'élaboration d'un document de planification, la prévision budgétaire, la formation réalisée, le taux du personnel impliqué dans la gestion, le niveau de compétence du responsable, les montants déclarés pour la gestion des DBM.Les résultats ont montré que 75% des systèmes ne disposent pas document de planification qui les oriente pour la gestion des DBM ; 67,3% ont prévu un budget jugé dérisoire ; 92,3% n'ont pas réalisé de formation au profit du personnel avec niveau de compétence bas du responsable de gestion surtout au niveau du privé et ; 21% du personnel impliqué dans la gestion des DBM.L'équation Y(Ef_gestionnaires_déchet) = 0,33+0,25*X(Nb_Poub) établit que plus l'établissement dispose d'un nombre important de poubelles plus le personnel s'impliquera davantage dans la gestion des DBM.D'une manière générale, l'étude a fait ressortir des insuffisances en termes de planification et d'organisation Characterisation … Wendsom Osée OUEDRAOGO et al.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.005
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: Empirical
Teacher disagreement score0.078
Threshold uncertainty score0.155

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0030.004
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0050.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.002

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 head0.139
GPT teacher head0.417
Teacher spread0.278 · 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

Citations1
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueJournal of Chemical Biological and Physical SciencesSame topicQuality and Safety in HealthcareFrench-language works237,207