Old people's Happiness Degree and the Influence Factor Inquisitions in Parts of Yi 'nan County City Area
Notice bibliographique
Résumé
[Objective]To explore the old people's happiness de gr ee and its affect factors.[Methods]249 old people of yinan cou nty city area were tested by using of the Memorial University of Newfoundland S cale of Happiness(MUNSH)and the multiple regression analysis was used to analys ed the happiness degree and its affect factors,in September to October,2004.[Results]249 old people's happiness degree gets a goal to 35.03±8.10,and there was no statistic difference between male and female.There were st atistic difference between different economic income degree and different hous ing degree.The positive temperament feeling experience different from generally positively sex experience get a goal,male get more goal than female,the higher the economic income,the higher the goal.housing area difference statisticses to learn the meaning.The spouse still living's general positive sex experience ge t a higher goal than those who lose spouse and divorce or single.General positi ve sex of husband and wife's inmate the experience get a higher goal than those who were lonely or living with old man or son and daughter.The negative temper ament feeling experience gets a goal a difference of each age to have to statist ics to learn the meaning.Diverse return to return analytical result enunciation gradually,to raise the happiness a related factor of old people is to cohabit wi th spouse,higher economic income,bigger housing area.[Conclusion]This old people's happiness degree regard positive temperament feeling as pri nciple,marital status,economic income and the housing area have important influe nce to old people's happiness degree.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».