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Enregistrement W2038393093 · doi:10.1089/pop.2009.0017

Challenges and Opportunities for Using Administrative Data to Explore Changes in Health Status: A Study of the Closure of the Newfoundland Cod Fishery

2009· article· en· W2038393093 sur OpenAlexaffabout
Don MacDonald, Michael Murray, Kayla Collins, Alvin Simms, Ken Fowler, Larry Felt, Alison Edwards, Reza Alaghehbandan

Notice bibliographique

RevuePopulation Health Management · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandNewfoundland and Labrador Centre for Applied Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFishingClosure (psychology)Socioeconomic statusFisherySurvey data collectionPopulationBusinessGeographyPopulation healthSocioeconomicsEnvironmental healthMedicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The closure of the cod fishery in Newfoundland and Labrador has had dramatic social and economic impacts on fishing communities in the province. Following a limited closure in 1992, a more extensive closure followed in 1994, which is still in force today, although income support provided to displaced fishery workers ended in 1999. A population-based study was conducted in 2004/2005 using 7 different sources of administrative and survey data to investigate a range of social, demographic, and health changes in fishing communities affected by the closure of the cod fishery from the period 1991 to 2001. Findings of this study extend our understanding of the impact of the fishing moratorium in Newfoundland. This article also presents both the challenges to and opportunities for using administrative and survey data to explore the impact of the fishery closure on the health and well-being of Newfoundland fishing communities. One of the most significant challenges to using administrative and survey databases was the inconsistencies in how communities were identified across the various databases. Although not without limitations, administrative data is a cost-effective means to explore the impact of socioeconomic change on a population's health status.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil0,541

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,763
Tête enseignante GPT0,570
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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