Exploring the Acceptability and Feasibility of Conducting a Large Longitudinal Population-Based Study in Canada
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ Le recrutement et la rétention réussis lors d’études longitudinales basées sur la population exigent la compréhension des facilitants et des barrières à la participation. Les points de vue des Canadiens(nes) concernant une telle étude proposée, l’Étude longitudinale canadienne sur le vieillissement (ÉLCV), ont été explorés. Des groupes de discussion de participants âgés de ≥ 40 ans ont été mis en place dans six emplacements proposés pour la collecte de données de l’ÉLCV (Halifax, Montréal, Hamilton, Winnipeg, Calgary et Vancouver) pour discuter de la participation possible à une étude à long terme sur le vieillissement en santé. Il y avait un soutien marqué pour la recherche longitudinale sur la santé et le vieillissement. L’altruisme était une motivation clée à la participation et les universités ont été perçues comme des institutions crédibles pour entreprendre de telles études. Les participants ont eu peu d’inquiétude à l’égard du don d’échantillons biologiques, mais ont exprimé quelques inquiétudes concernant l’utilisation inapproprié du matériel génétique, la commercialisation des données de participant et les questions reliées à la confidentialité et la vie privée. Ces résultats ont déjà eu un impact sur le travail actuel, et futur, de l’ÉLCV, et fourniront également des informations utiles aux chercheurs qui entreprennent d’autres études longitudinales basées sur la population.
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 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 | 0,049 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».