Blessures causant la limitation des activités normales, selon le groupe d'âge et le sexe, population à domicile de 12 ans et plus, Canada, provinces, territoires, régions sociosanitaires (limites de juin 2003) et groupes de régions homologues
Bibliographic record
Abstract
Ce tableau contient 336672 séries, avec des données pour les années 2003 - 2003 (il n'y a pas nécessairement de données pour toutes les années pour l'ensemble des combinaisons), et sa dernière date de diffusion remonte au 2007-08-13. Ce tableau contient des données telles que décrites par les dimensions suivantes (les combinaisons ne sont pas toutes disponibles) : Géographie (167 éléments : Canada;Health and Community Services Eastern Region; Terre-Neuve-et-Labrador; Health and Community Services St. John's Region; Terre-Neuve-et-Labrador; Terre-Neuve-et-Labrador ...) Groupe d'âge (14 éléments : Total; 12 ans et plus; 12 à 19 ans; 15 à 19 ans; 12 à 14 ans ...) Sexe (3 éléments : Les deux sexes; Hommes; Femmes ...) Blessures (6 éléments : Population totale pour la variable blessures; Pas de blessure au cours des 12 derniers mois; Blessures au cours des 12 derniers mois; n'ont pas demandé un suivi médical; Blessures au cours des 12 derniers mois; ont demandé un suivi médical ...) Caractéristiques (8 éléments : Nombre de personnes; Limite inférieure de l'intervalle de confiance de 95 %; nombre de personnes; Coefficient de variation pour le nombre de personnes; Limite supérieure de l'intervalle de confiance de 95 %; nombre de personnes ...).
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 | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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.
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".