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Enregistrement W2974361346

Family networks and health among Métis aged 45 or older.

2017· article· en· W2974361346 sur OpenAlexaffabout
Pamela L Ramage-Morin, Évelyne Bougie

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessMental healthFriendshipSocial isolationLogistic regressionPsychologySocial supportGerontologyOddsPopulationSocial network (sociolinguistics)MedicineSocial psychologyPsychiatryEnvironmental healthSocial media
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Social networks are important for promoting and maintaining health and well-being. Social networks, including family and friendship ties, are sources of emotional, practical and other support that enhance social participation and help combat isolation and loneliness. Aboriginal seniors have been identified as a population at risk of social isolation. DATA AND METHODS: The data are from the 2012 Aboriginal Peoples Survey, a national survey of First Nations people living off reserve, Métis, and Inuit. Frequencies, cross-tabulations, and logistic regression models were used to look at family networks and self-perceived general and mental health among Métis aged 45 or older. RESULTS: An estimated 48% of Métis men and 60% of Métis women aged 45 or older had strong family networks. Older age, lower education, and non-participation in the labour force were associated with strong networks. Métis men and women with strong family networks had higher odds than did those with weak networks of reporting positive mental health, even when potential confounders were taken into account. Among Métis men, a relationship between strong family networks and positive general health was also observed. DISCUSSION: Strong family networks are associated with positive self-perceived general and mental health among Métis adults. In addition to individual behaviours, family well-being is important for general health promotion.

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)0,000
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 enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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