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Enregistrement W2145793974 · doi:10.1504/ijram.2009.023158

Public perception of population health risks in Canada: health hazards and health outcomes

2009· article· en· W2145793974 sur OpenAlexaffabout
Daniel Krewski, Louise Lemyre, Michelle C. Turner, Jennifer E. C. Lee, Christine Dallaire, Louise Bouchard, Kevin Brand, Pierre Mercier

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Risk Assessment and Management · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRisk Perception and Management
Établissements canadiensUniversity of OttawaInstitute of Population and Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorryEnvironmental healthRisk perceptionPerceptionPublic healthRecreationPsychologyPopulationOccupational safety and healthMedicineGerontologyAnxietyPolitical sciencePsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The focus of this article is a descriptive account of the perceptions of five health hazards (motor vehicles, climate change, recreational physical activity, cellular phones, and terrorism) and five health outcomes (cancer, long-term disabilities, asthma, heart disease, and depression) from a recent survey of 1503 Canadians. In an attempt to shed light on factors that influence risk perception in Canada, the extent to which these exemplars are perceived as high in risk and controllability, as well as the extent to which knowledge and uncertainty surrounding them is high, was examined. The degree to which these exemplars are deemed acceptable and generate worry among Canadians was also examined. Variation was observed in the extent to which different health hazards and outcomes are perceived on the various dimensions. Perceptions of health hazards and outcomes also vary significantly by gender, age, and education. Findings are compared to existing research on risk perception.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,546
Score d'incertitude au seuil0,655

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,362 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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