The structure of Canadians' health risk perceptions: Environmental, therapeutic and social health risks
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies have examined health risk perception through public ratings of health hazards, comparing them across lists, across time or across subpopulations. Yet, few have unveiled people's mental organization and representation of the factors affecting health risk. In order to better understand how the construct of health risk is conceptualized by the public, a principal components analysis was conducted on data from a previous national survey in which Canadians rated a series of hazards with respect to perceived level of health risk. Canadians conveyed their concerns as falling into three broad components: Environmental (e.g., nuclear waste, PCBs or Dioxins, etc.), Therapeutic (e.g., contact lenses, medical X-rays, etc.), and Social health risks (e.g., motor vehicle accidents, street crime, etc.). Generally, hazards perceived as posing the most health risk were those belonging to Social health risks. Perceptions of Environmental, Therapeutic and Social health risks were higher among women, respondents with lower education or income, and among residents of Québec. Results are discussed in relation to the population health approach (Evans et al. 1994 Evans, R. G., Barer, M. L. and Marmor, T. R. 1994. Why are Some People Healthy and Others Not?, New York: Aldine de Gruyter. [Crossref] , [Google Scholar]), in which the physical environment, biology, lifestyle, social environment and health care represent major determinants of the health of populations and population subgroups.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».