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Enregistrement W2003621118 · doi:10.5770/cgj.16.60

Understanding and Meeting the Needs of the Older Population: A Global Challenge

2013· article· en· W2003621118 sur OpenAlexaffvenue
Howard Bergman, Sathya Karunananthan, Luis Miguel Gutié rrez Robledo, Jenny Brodsky, Piu Chan, Maria Cheung, Pascal Bovet

Notice bibliographique

RevueCanadian Geriatrics Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversity of WaterlooMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife expectancyEpidemiological transitionMedicineUrbanizationDemographic transitionDeveloping countryPopulationIndustrialisationEpidemiologyPopulation ageingDeveloped countryDevelopment economicsWorld populationEnvironmental healthGerontologyEconomic growthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the past century, there has been a significant rise in life expectancy in almost all regions of the world, contributing to an increasingly older population. The aging of the population, in conjunction with urbanization and industrialization, has resulted in an important epidemiological transition marked by a widespread increase in the prevalence of chronic diseases and their sequelae. Current trends suggest that the transition will have a greater impact on developing countries compared to developed countries. An adequate response to the transition requires a strong emphasis on primary prevention and adequate resource allocation.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0110,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,229 · 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
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

Citations46
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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