Combler les lacunes dans les connaissances : déterminer les priorités de recherche en matière de blessures et de décès par arme à feu au Canada
Bibliographic record
Abstract
<sec> <title>Introduction</title> Les blessures et les décès par arme à feu sont les principales causes, pourtant évitables, de décès prématurés au Canada. Nous avions pour objectif d’identifier les lacunes en matière de connaissances et les priorités de recherche afin de fournir de l’information destinée à un programme national de recherche visant à prévenir les blessures et les décès par arme à feu. </sec> <sec> <title>Méthodologie</title> Dans le cadre d’un processus en deux étapes, nous avons utilisé la technique du groupe nominal pour aider les experts des blessures et des décès par arme à feu (N = 15) à générer des idées à propos des lacunes en matière de connaissances dans trois domaines : les blessures non intentionnelles par arme à feu, la violence entre partenaires intimes ou le féminicide et les autres agressions par arme à feu. Les parties concernées (N = 43) ont ensuite voté sur les lacunes repérées afin de déterminer les principales priorités pour la recherche future. </sec> <sec> <title>Résultats</title> Lors de l’étape 1, les experts ont cerné 22 lacunes dans les connaissances sur les blessures non intentionnelles par arme à feu, 16 concernant les blessures par arme à feu liées à la violence entre partenaires intimes et les féminicides et 33 concernant les autres blessures par arme à feu liées à des agressions. Les experts ont ensuite sélectionné, en fonction de leur importance et de leur faisabilité en tant que projets de recherche, respectivement 5, 3 et 7 de ces lacunes. L’étape 2 a permis de dégager les principales priorités pour les recherches futures : le coût économique des blessures par arme à feu pour les familles et les collectivités des victimes et pour la société canadienne; l’incidence des politiques sociales et de la législation visant à réduire les blessures et les décès par arme à feu liés à la violence entre partenaires intimes et aux féminicides et enfin une description des données disponibles et nécessaires pour la recherche sur les blessures par arme à feu au Canada. </sec> <sec> <title>Conclusion</title> Les principales priorités mettent en évidence les lacunes importantes et variées dans les connaissances sur les blessures et les décès par arme à feu au Canada. Il s’agit de la première étape vers l’élaboration d’un programme national de recherche sur les blessures par arme à feu. Les prochaines étapes consistent à traduire ces lacunes en questions de recherche, à sélectionner les sources de données et les approches méthodologiques et à choisir des stratégies de transfert des connaissances. </sec>
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 | 0.009 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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 teacher head, 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".