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Enregistrement W2109037587 · doi:10.7202/021333ar

L’autocorrélation spatiale et les données de santé : une étude préliminaire

2005· article· fr· W2109037587 sur OpenAlex
Diana C. Bouchard

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCahiers de géographie du Québec · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueSpatial and Panel Data Analysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGeographyPhysicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'analyse de l'autocorrélation spatiale cherche à mesurer jusqu'à quel point la variation dans un ensemble de données réparties dans l'espace est due aux relations de contiguïté. Du point de vue mathématique, il existe deux façons d'aborder le problème : l'analyse de variance et le calcul d'un coefficient d'autocorrélation. Dans cette étude, une méthode du deuxième type est appliquée d'abord à un ensemble de carrelages d'essai possédant divers degrés d'autocorrélation spatiale et puis à la distribution spatiale de mortalité due aux maladies chroniques, à Montréal, en 1972. On conclut qu'elles révèlent une autocorrélation faible mais significative par rapport aux données de mortalité, et que d'autres facteurs suggérés dans la littérature récente de la géographie médicale pourraient bien avoir plus d'influence que la contiguïté spatiale elle-même.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,486
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,195 · 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