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Enregistrement W1982192197 · doi:10.3390/challe2010001

Using a Mobile Laboratory to Study Mental Health, Addictions and Violence: A Research Plan

2011· article· en· W1982192197 sur OpenAlexafffundabout
Samantha Wells, Andrea Flynn, Kathryn Graham, Jürgen Rehm, John Cairney, Nick Kates, James L. Kennedy, Daniela S. S. Lobo, Michael Chaiton, Peter Menzies, Rachel F. Tyndale, Zulfikarali Verjee

Notice bibliographique

RevueChallenges · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenLaurentian UniversityCanada Research ChairsMcMaster UniversityUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental HealthWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchQueen's University
Mots-clésMental healthPlan (archaeology)AddictionPovertyPublic relationsPsychologyPolitical scienceGeographyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes an innovative new research program, Researching Health in Ontario Communities (RHOC), designed to improve understanding, treatment and prevention of co-occurring mental health, addictions, and violence problems. RHOC brings together a multi-disciplinary team of investigators to implement an integrated series of research studies (including pilot studies and full studies). The project involves use a mobile research laboratory to collect a wide range of biological, behavioral and social data in diverse communities across Ontario, Canada, including remote and rural communities, areas experiencing poverty and social disorganization, urban areas, and Aboriginal communities. This paper describes the project background and research plan as well as the anticipated contributions of the project to participating Ontario communities and to broader scientific knowledge.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,640
Tête enseignante GPT0,572
Écart entre enseignants0,068 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations13
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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