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Enregistrement W2157253302 · doi:10.1017/s0714980809990055

The Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA)

2009· article· fr· W2157253302 sur OpenAlexafffundabout
Parminder Raina, Christina Wolfson, Susan Kirkland, Lauren E. Griffith, Mark Oremus, Christopher Patterson, Holly Tuokko, Margaret J. Penning, Cynthia Balion, David B. Hogan, Andrew Wister, Hélène Payette, Harry S. Shannon, Kevin Brazil

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityHamilton Regional Laboratory Medicine ProgramDalhousie UniversityUniversity of CalgaryMcGill UniversityUniversity of VictoriaHealth and Social Services Centre University Institute of Geriatrics of SherbrookeMcGill University Health CentreMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychosocialLongitudinal studyGerontologyAffect (linguistics)Longitudinal dataSuccessful agingHealthy agingPsychologyDonationMedicineDemographyPsychiatryPolitical sciencePathologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACTCanadians are living longer, and older persons are making up a larger share of the population (14% in 2006, projected to rise to 20% by 2021). The Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA) is a national longitudinal study of adult development and aging that will recruit 50,000 Canadians aged 45 to 85 years of age and follow them for at least 20 years. All participants will provide a common set of information concerning many aspects of health and aging, and 30,000 will undergo an additional in-depth examination coupled with the donation of biological specimens (blood and urine). The CLSA will become a rich data source for the study of the complex interrelationship among the biological, physical, psychosocial, and societal factors that affect healthy aging.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations626
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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