A response to Dr Michael Oakes: advancing research into SES mechanisms that affect health
Notice bibliographique
Résumé
We read with interest the commentary of our recent paper1 by Dr Michael Oakes.2 While we agree with many of the points raised by Dr Oakes, we would like to clarify a few points where we feel our work may have been misrepresented. We agree that more information concerning our main independent variable would be of use. Unfortunately, we do not have access to detailed information on the university attended by each respondent. We take Dr Oakes’ point about differing educational institutional quality conferring different probabilities of finding employment (although we strongly suspect that differences in perceived education quality across Canada’s universities are much smaller than those in the US!). Further, we would expect social class to be related to both educational institution quality, and the probabilities of finding employment, via both perceived educational quality, and personal or parental social connectedness. There is a long list of questions we would have liked to have been able to analyse, but were not asked of respondents to the National Population Health Survey. For example, it would have also been useful to know if each respondent’s occupation was related to his/her education (or as Dr Oakes suggests, if their occupation meets their educational aspirations). However, in each case we feel we would have incorrectly classified respondents as overqualified, who did, in actual fact, not feel overqualified, or did not expect higher occupational attainment as a result of their studies. As such, we can only see this misclassification as biasing our results downwards, reducing the effect we have found in university-qualified respondents.
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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 | 0,024 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,046 | 0,096 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,008 |
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 ».