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Enregistrement W1391653

Insights from the bar: A model of interaction

2012· article· en· W1391653 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Kerstin Huth, Sebastian Loth, Jan P. de Ruiter

Notice bibliographique

RevueHealth reports · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic and Audio Processing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceGermanPerspective (graphical)IntrospectionQuality (philosophy)Artificial intelligenceWorld Wide WebPsychologyGeographyCognitive psychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study focuses on recent changes in hospital use by seniors (aged 65 or over) who have been treated as inpatients in general and psychiatric hospitals for less than one year with functional psychoses and clinical disorders. The data analyzed are hospital separations for the age groups 65 to 74, 75 to 84, and 85 and over, for the period 1980-89. The data are derived from hospital morbidity statistics submitted annually to Statistics Canada by the provincial ministries of health. Age-specific separation rates for the age groups 75 to 84, and 85 and over increased during 1980-89. However, for the age group 65-74, the rates were fairly stable and in some instances decreased. These increases in short-term hospitalization of the seniors 75 and over are evidence of the appreciation of their treatability and of the improved recognition of these disorders in this age group. Adverse reactions to prescription drugs resulting in psychiatric symptoms may also be a factor in the increasing hospitalization rates. The largest increases in age-specific rates and bed days were for the age group 85 and over. For this age group, the separation rates were higher for men than women. In this age group in 1986, a higher proportion of women than men lived in institutions. For seniors living outside institutions, a larger percentage of men than women lived alone. This situation likely promotes more social isolation for men than women, and may be an important factor in the higher hospitalization rates among men.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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