MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2601258397 · doi:10.24095/hpcdp.36.12.05

Report summary – Mood and Anxiety Disorders in Canada, 2016

2016· article· en· W2601258397 sur OpenAlexafffundvenueabout
Louise McRae, Siobhan O’Donnell, Lidia Loukine, Neel Rancourt, Catherine Pelletier

Notice bibliographique

RevueHealth Promotion and Chronic Disease Prevention in Canada · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, psychology, and well-being
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesPublic Health Agency of Canada
Mots-clésAnxietyMoodMood disordersPsychologyClinical psychologyPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mood and Anxiety Disorders in Canada, 2016 is the first publication to include administrative health data from the Canadian Chronic Disease Surveillance System (CCDSS) for the national surveillance of mood and anxiety disorders among Canadians aged one year and older. It features nationally complete CCDSS data up to fiscal year 2009/10, as well as trend data spanning over a decade (1996/97 to 2009/10). The data presented in this report, and subsequent updates, can be accessed via the Public Health Agency of Canada's Chronic Disease Infobase Data Cubes at www.infobase.phac-aspc.gc.ca. Data Cubes are interactive databases that allow users to quickly create tables and graphs using their Web browser. The report demonstrates the Public Health Agency of Canada's commitment to improving data collection and reporting about mental illness, as recommended within Changing Directions, Changing Lives - The Mental Health Strategy for Canada.

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 enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,997

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,345 · 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

Citations52
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealth Promotion and Chronic Disease Prevention in CanadaMême sujetHealth, psychology, and well-beingTravaux en français237 207