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Enregistrement W2963802492 · doi:10.1177/1557988319865363

Medium-Term Effects of a Train Derailment on the Physical and Psychological Health of Men

2019· article· en· W2963802492 sur OpenAlexafffundabout
Danielle Maltais, Étienne Lavoie-Trudeau, Óscar Labra, Mélissa Généreux, Mathieu Roy, Anne-Lise Lansard, Geneviève Fortin

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Men s Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanHealth and Social Services Centre University Institute of Geriatrics of SherbrookeUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de SherbrookeUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésAnxietyMoodPsychiatryDepression (economics)Physical healthPopulationPsychological distressPsychological healthPsychologyMedicineClinical psychologyMental healthEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In July 2013, the derailment of a train caused the death of 47 people and the destruction of Lac-Mégantic's downtown area (Canada). Three years after this event, a population survey was conducted among a representative sample of 800 adults, including 282 men. Several significant differences were observed among respondents of a survey based on their level of exposure to this tragedy, including their physical (changes in physical health) and psychological health (post-traumatic stress disorder, mood and anxiety disorders, psychological distress, signs of depression, consultation of social workers and psychologists) as well as their use of prescribed (anxiolytics and antidepressants) and nonprescribed drugs. Such results can be explained by the nature, magnitude, and cause of the event.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,386 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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