Mobilisation des collectivités dans l'établissement des priorités pour les soins à domicile et les soins communautaires dans le Nord-Est de l'Ontario
Bibliographic record
Abstract
Aperçu du thème Panels de citoyens 18, 19, 20 août 2015 Les points de vue exprimés dans le résumé sont les points de vue des participants et ne doivent pas être considérés comme ceux du gouvernement de l'Ontario, de l'Université Laurentienne, de l'Université McMaster, de la Labarge Optimal Aging Initiative, du Centre d'accès aux services communautaires du Nord-Est, ou des auteurs du résumé des panels.Le McMaster Health Forum a organisé une série de panels de citoyens afin d'échanger sur la mobilisation des collectivités dans l'établissement des priorités pour les soins à domiciles et les soins communautaires dans le Nord-Est de l'Ontario.Les panels de citoyens ont été organisés avec le soutien du Centre d'accès aux services communautaires du Nord-Est, la Labarge Optimal Aging Initiative de l'Université McMaster, et le gouvernement de l'Ontario par l'entremise de deux subventions de recherche sur les systèmes de santé, soit 1) « Improving Health Equity for Northern Ontarians: Applied Research with Vulnerable Populations » du Centre de recherche en santé dans les milieux ruraux et du Nord (CReSRN) à l'Université Laurentienne, et 2) « Harnessing Evidence and Values for Health System Excellence », un programme de recherche et d'application des connaissances interdisciplinaire de
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".