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Enregistrement W2093528863 · doi:10.1179/oeh.2000.6.1.34

Health-risk Perception in the Inner City Community of Centro Habana, Cuba

2000· article· en· W2093528863 sur OpenAlexaff
Niurys Fernández, Robert B. Tate, Mariano Bonet, Mayilée Cañizares, Pedro Más, Annalee Yassi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Occupational and Environmental Health · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRisk Perception and Management
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSanitationPsychological interventionEnvironmental healthRisk perceptionPerceptionHealth riskPromotion (chess)MedicineGeographyPsychologyNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perceptions of health risks were surveyed in the inner city of Centro Habana, Cuba. A questionnaire developed by community leaders and experts was administered to 348 residents to determine the level of perceived risk for each of 41 risk items. Ecologic-level data on morbidity, mortality, and environmental indicators were also gathered. Using factor analysis to reduce the dimensionality of the data, five factor groupings accounted for 60% of the variance, as follows: social environment (40.8%); infectious agents and other health-risk factors of immediate concern (6.1%); lifestyle risks (4. 9%); environmental sanitation (4.1%); and living conditions (3.3%). A relationship between the perception of risk and the ecologic data was found, with inconsistencies largely attributable to factors known to influence risk perception. The greatest concern identified throughout the municipality was housing conditions, highest in the neighborhood that had already begun to address this problem. The analysis was useful in planning targeted health promotion campaigns and prioritizing further interventions. Repeat evaluation of risk perception will be conducted following the completion of interventions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil0,746

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,328 · 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

Citations10
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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