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Enregistrement W21952862 · doi:10.1590/s0102-311x2011001500011

Acquisition of concepts with characteristic and defining features

2008· article· en· W21952862 sur OpenAlexfundno aff
Thomas R. Shultz, Jean‐Philippe Thivierge, Kristin Laurin

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Annual Meeting of the Cognitive Science Society · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Animal Learning Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCognitive scienceProbabilistic logicArtificial intelligenceConfusionDual (grammatical number)VerbComputer sciencePsychologyEpistemologySociologyLinguisticsPsychoanalysisPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to investigate whether cohort differences exist in the prevalence of cardiovascular risk factors among older elderly from the Bambuí Cohort Study of Aging. Participants were those aged 71-81 years at two points in time a decade apart: 457 in 1997 (earlier cohort) and 553 in 2008 (recent cohort). The prevalence of hypertension (PR = 1.27; 95%CI: 1.19-1.36) and of diabetes mellitus (PR = 1.39; 95%CI: 1.06-1.83) was higher in the recent cohort compared to the earlier one, regardless of sex. The recent cohort had a lower prevalence of smoking (PR = 0.58; 95%CI: 0.42-0.80), and lower total cholesterol/HDL cholesterol ratio level (PR = 0.85; 95%CI: 0.80-0.89). There was a 136% increase in the pharmacologic treatment of diabetes and a 56% increase in pharmacologic management of hypertension in 2008 in comparison with 1997. Overall, the number of cardiovascular risk factors in the recent cohort remained similar to that of the early cohort.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations6
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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