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Enregistrement W2104621984 · doi:10.1093/ije/dyu137

Cohort Profile: The Montreal Neighbourhood Networks and Healthy Aging (MoNNET-HA) study

2014· article· en· W2104621984 sur OpenAlexafffundabout
Spencer Moore, David L. Buckeridge, Laurette Dubé

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Epidemiology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensMcGill UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNeighbourhood (mathematics)PsychosocialGerontologyCohortSocial capitalCohort studySocioeconomic statusMetropolitan areaPsychologyGeographyDemographyMedicineEnvironmental healthSociologyPopulationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Montreal Neighbourhood Networks and Healthy Aging study was established: (i) to assess the added value in using formal network methods and instruments to measure social capital and its relationship to health; (ii) to determine whether older adults are more vulnerable to the effects of network and neighbourhood environments; and (iii) to examine longitudinally the relationship between social capital and health among adults in Montreal, Canada. The MoNNET-HA cohort consists of men and women aged 25 years and older, residing in the Montreal Metropolitan Area (MMA). Participants were recruited using a random stratified cluster sampling design with oversampling of adults older than 65 years. Initial MoNNET-HA study participants (n = 2707) were recruited for telephone interviews in the summer of 2008. Since 2008, participants were interviewed in the autumn of 2010 and the winter of 2013/2014. Data currently fall into five categories: (i) social network and social capital; (ii) psychosocial and psychological; (ii) socio-demographic and socioeconomic; (iv) health behaviours and conditions; and (v) neighbourhood environmental characteristics. Healthcare utilization data will be available for a subsample of participants. Upon funding, future work will measure anthropometric and metabolic health directly. Based on agreements with participants, external researchers should request access to data via collaborations with the study group.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,402
Écart entre enseignants0,363 · 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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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