Cadre de gestion - Banque de données sur la santé durable
Bibliographic record
Abstract
Afin d'étudier la santé et le bien-être dans toutes ses dimensions, PULSAR (pulsar.ca) a mis en place une Banque de données en santé durable. Constituée de données colligées par différents projets de recherche réalisés avec PULSAR, cette banque favorise la découverte de nouvelles connaissances grâce à la réutilisation, par de futurs projets, des données qui y sont conservées. Elle ne contient pour l’instant que des données, donc aucun matériel biologique. Administrée et sécurisée par l’Université Laval, cette banque de données constitue une ressource institutionnelle. Elle est gérée rigoureusement en vertu du Cadre de gestion de la Banque de données en santé durable et du cadre légal actuellement en vigueur au Québec et au Canada. Seuls les participants ayant donné leur consentement voient leurs données intégrées dans la Banque de données en santé durable.
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 | 0.007 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.138 | 0.045 |
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".