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Enregistrement W2725991551 · doi:10.1093/geroni/igx004.2634

THE INDIVIDUAL AND STRUCTURAL DETERMINANTS OF AGING WELL IN CANADA AND MEXICO

2017· article· en· W2725991551 sur OpenAlexaffabout
U. Perez-Zepeda, Roberto Carlos Castrejón‐Pérez, Emmanuelle Bélanger, Marı́a Victoria Zunzunegui

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOffshore Engineering and Technologies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusGerontologyIndex (typography)Healthy agingPresentation (obstetrics)Social determinants of healthPsychologyDemographyMedicineEnvironmental healthPublic healthSociologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The literature suggests that successful aging is largely determined by health behaviors and the social and physical environment of older adults. For this presentation, we examined the determinants of a person-centered index of aging well (0–100), as inspired by the determinants of the WHO concept of active aging, namely socioeconomic, behavioral, and environmental determinants. In both contexts, older participants were less likely to age well. Those with less than very sufficient income also had lower scores on the index. In Canada, smoking (past and present) was associated with lower scores, while physical exercise had a small but significant positive association. In Mexico, men aged well significantly more than women, as did those with more education and those who exercised at least 60 minutes a week. This presentation sheds light on modifiable determinants of aging well that can be addressed through health and social policies, particularly health behaviors and income sufficiency.

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)0,000
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 enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
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