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Enregistrement W3021736825 · doi:10.5327/z2447-2123202020141edt2

NETWORK ANALYSIS AND AGING: A NEW LOOK AT RESEARCH IN OLDER ADULTS

2020· article· en· W3021736825 sur OpenAlex
Márlon Juliano Romero Aliberti, Robson Rocha de Oliveira

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

RevueGeriatrics Gerontology and Aging · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhenomenonConstruct (python library)Set (abstract data type)Variable (mathematics)PsychologyOutcome (game theory)Social network (sociolinguistics)Network analysisCognitionCognitive psychologyComputer scienceData sciencePsychiatryEpistemologyEngineeringEconomicsMathematicsMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The investigation of clinical issues related to aging poses specific challenges because the most critical health conditions in older adults result from a complex interaction between multiple etiologic and modifying factors. For example, the nearly inevitable presence of multimorbidity (diabetes, chronic renal failure, arrhythmias) and geriatric syndromes (lack of social support, cognitive impairment, urinary incontinence, instability, and falls) can hinder studies of a specific clinical condition such as high blood pressure. 5] t is worth mentioning that this model of analysis is based on the notion of the network, conceived as a set of relationships between actors. Therefore, for the delimitation of a social network, two essential components must be defined: actors and connections. Network analysis is both a theory (network theory) and a method (analysis of regularities or patterns of interaction within the network). Both structural analysis and network theorizing encompass two important analytical perspectives: to estimate the predictors or the consequences of networks. On the one hand, there are concerns about the properties of the network that serve as a dependent variable (outcome) and, therefore, the challenge is to understand the predictors that led to the emergence of this phenomenon. On the other hand, the network construct can be regarded as an independent variable (predictor), in which case the interest is to evaluate the consequences of this phenomenon. 5] 5] s examples, network analysis has been used to investigate models of disease dissemination, the role of social relationships on lifestyle habits, and the way experts organize research networks. Modern network software incorporates high-quality layouts which help investigators interpret findings for these difficult research questions. lthough the methods used in network analysis are becoming more common, most researchers and health professionals are still unfamiliar with them. Wider dissemination and training on these methods are urgently needed to expand network analysis into areas where, despite enormous potential, it is still underutilized. In this line, the article by Leme et al.

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)0,000
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 enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,796

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,303 · 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