Digging deeper in Shanghai: towards a ‘mechanism-rich’ epidemiology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are very few close-up sociological or anthropological data informing epidemiological and psychiatric research design and/or contributing to our understanding of the relationship between mental health and specific forms of urban life. Furthermore, research on the relationships between urbanicity and mental disorder has paid little attention to the global diversity of urban experience, such as in cities in China, India and Brazil. METHODS: Two innovative methods can be employed to unveil the diversified urban experience of migrants in China, i.e. an ethnography-informed sociological deep surveying instrument and an ecological momentary assessment with a smartphone app. This article introduces the design and pilot survey of these new instruments towards a 'mechanism-rich' epidemiology. RESULTS: The ethnography-informed survey instrument enabled us to include some of the issues from the ethnography and successfully 'dig deeper' into respondents' social experience. The pilot of the smartphone app serves as 'proof of principle' that we can recruit respondents in Shanghai, and that we can receive and use the data. CONCLUSIONS: Both of these pilots have demonstrated good feasibility for studying mobility, urban life and mental health. Our next steps will be to extend the Shanghai sample, to use the app in Sao Paulo and Toronto and then hopefully in India and Africa.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».