Rapport annuel de gestion 2019-2020
Bibliographic record
Abstract
C’est avec plaisir que nous vous présentons le Rapport annuel de gestion 2019-2020 du Centre intégré universitaire de santé et de \nservices sociaux du Saguenay–Lac-Saint-Jean (CIUSSS). Ce rapport illustre les éléments marquants du travail et des efforts déployés au \ncours de la dernière année par les plus de 10 500 employés de notre établissement. Les grands dossiers et les activités marquantes y \nsont présentés. \nDans le cadre de notre exercice de rapport annuel de gestion, nous rendons compte à la population du bilan de l’établissement dans \nles différents programmes et services. Les résultats présentés nous invitent à maintenir nos bonnes pratiques ou à procéder à des \nchangements dans nos actions. \nLa dernière année fut teintée d’une reconnaissance marquée des couleurs locales de notre grand territoire, d’une volonté affirmée à \nmettre en place un système de gestion de proximité, et des mécanismes de communication propres à la réalité de chacun des secteurs \nsocioéconomiques de la région du Saguenay–Lac-Saint-Jean. \nLe comité de direction du CIUSSS a poursuivi ses efforts afin de stabiliser les équipes de travail, notamment en procédant au \nrehaussement de plusieurs postes d’infirmières, infirmières auxiliaires, inhalothérapeutes, et préposés aux bénéficiaires. La fin de \nl’exercice 2019-2020 a été marquée par le début de la pandémie de COVID-19 et par les nombreux défis de santé publique qui en ont \ndécoulé. \nLa collaboration, la bienveillance et l’excellence continueront d’être les piliers de la consolidation de notre CIUSSS et de notre action \nauprès des usagers et de la population.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.821 | 0.003 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".