Using Principal Component Analysis to Identify Priority Neighbourhoods for Health Services Delivery by Ranking Socioeconomic Status
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. Changes to the Canadian Census in 2010 led to the creation of the National Household Survey (NHS). The voluntary nature of the NHS has important implications to health research in Canada, as the validity of its data used for socioeconomic status (SES) index creation, especially income variables, is questionable. This study sought to determine the appropriateness of replacing census income information with tax filer data to produce SES neighbourhood indices.Methods. Census and taxfiler data for Guelph, Ontario were retrieved for the years 2005, 2006, and 2011. Data were extracted for eleven income and non-income SES variables. Principal component analysis was utilized to identify significant principal components from each dataset and weights of each contributing variable. Variable-specific factor scores were applied to standardized census and taxfiler data values to produce SES scores.Results. The substitution of taxfiler income variables for census income variables yielded SES score distributions and neighbourhood SES classifications that were similar to SES scores calculated using entirely census variables. Combining taxfiler income variables with census non-income variables also produced clearer SES level distinctions.Conclusion. Identifying socioeconomic disparities between neighbourhoods is an important step in assessing the level of disadvantage of communities, and the presented method can be adapted to other locales for such a purpose. The ability to replace census income information with taxfiler data to develop SES indices will increase the versatility of public health research and planning in Canada, and contribute to the improvement of SES measurement and calculation methods.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle