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Enregistrement W2732106748 · doi:10.1093/geroni/igx004.4651

INTEGRATIVE ANALYSIS OF LONGITUDINAL STUDIES ON AGING AND DEMENTIA (IALSA)

2017· article· en· W2732106748 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstruct (python library)DementiaLongitudinal studyHarmonizationSelection (genetic algorithm)Longitudinal dataPsychologyGerontologyData scienceEconometricsComputer scienceStatisticsMedicineArtificial intelligenceData miningMathematicsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cross-validation of research findings across independent longitudinal studies is essential for building the most effective evidence base for successful cumulative science in gerontology. In many cases, cross-study differences in measurements and sample composition (e.g., ability level, education, language) impede the utility of pooled data analysis, particularly in the case of longitudinal studies. Harmonization can occur at the levels of research question, statistical models, and measurements, permitting synthesis of results for understanding ways in which birth cohort, country, culture, and issues of mortality and selection relate to outcomes and differences across studies. The goal of the Integrative Analysis of Longitudinal Studies of Aging and Dementia (IALSA: NIH/NIA P01AG043362) research network encompassing over 100 studies from around the world is to maximize opportunities for international reproducible research and cross-validation across heterogeneous sources of evidence by evaluating comparable statistical models, with comparison of the pattern and magnitudes of effects at the construct level. This symposia describes network activities and methods and provides multiple examples for rigorous cross-study comparison based on the coordinated analysis approach.

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 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)0,001
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 enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil0,692

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,335 · 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