Revue de la situation actuelle au service des laboratoires et planification du plan triennal pour le remplacement de la technologie désuète à L’Hôpital Général du Lakeshore
Bibliographic record
Abstract
Ce projet de maitrise a été réalisé à l'Hôpital Général du Lakeshore.Le rapport comprend une analyse de la situation actuelle et la planification du plan triennal pour le remplacement de la technologie désuète du service de laboratoire de biologie médicale.Tout d'abord une revue de la littérature a été faite pour mettre en contexte le fonctionnement d'un laboratoire de biologie médicale, ses normes et la façon dont les laboratoires sont organisés au Québec.Ensuite une description de la situation actuelle du service du laboratoire a été réalisée, ainsi que la mise à jour de l'inventaire, la révision des contrats de service et la réalisation de la liste des équipements qui sont désuets.La deuxième partie du projet présente la planification du plan triennal qui a été réalisée en utilisant la méthode de la priorisation, laquelle nous a permis de déterminer exactement quels équipements l'établissement doit remplacer.Pour estimer le coût de remplacement des équipements, nous nous sommes basés sur la liste de l'Association des physiciens et ingénieurs biomédicaux du Québec (APIBQ), qui nous donne un coût approximatif pour chaque équipement médical et leur durée de vie.
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 | 0.022 | 0.052 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.006 |
| Open science | 0.004 | 0.005 |
| Research integrity | 0.005 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.051 | 0.004 |
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".