Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ Cette recherche examine la prévalence de la dépression chez les Chinois(es) aîné(e)s du Canada. On a interrogé 96 Chinois(es) aîné(e)s choisi(e)s au hasard et vivant à Calgary. On a utilisé vine version chinoise en 15 points du Geriatric Depression Scale (échelle de l'évaluation de l'état dépressif des aîné(e)s) comme instrument de mesure. Les résultats indiquent que 9,4 pour 100 des personnes interrogées étaient légèrement déprimées et que 11,5 pour 100 étaient moyennement ou gravement déprimées. Le taux de prévalence général chez les Chinois(es) aîné(e)s est plus élevé que celui de l'ensemble de la population aînée du Canada et plus faible que celui des Chinois(es) aîné(e)s des États-Unis. Les résultats de l'analyse de régression font ressortir les principaux prédicteurs de la dépression de ce groupe de la population: la maladie, le fait d'habiter le Canada depuis longtemps, ne pas connaître l'anglais, être plus jeune, et avoir une mauvaise santé physique. Les résultats soulignent également les besoins du groupe sur le plan de la santé mentale. La recherche présente de plus d'autres éléments et les répercussions pratiques des résultats.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».