Examining the municipal-level representativeness of the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA) cohort: an analysis using Calgary participant baseline data
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA) is a rich, nationally representative population-based resource that can be used for multiple purposes. Although municipalities may wish to use CLSA data to address local policy needs, how well localized CLSA cohorts reflect municipal populations is unknown. Because Calgary, Alberta, is home to one of 11 CLSA data collection sites, our objective was to explore how well the Calgary CLSA sample represented the general Calgary population on select sociodemographic variables. METHODS: Baseline characteristics (i.e. sex, marital status, ethnicity, education, retirement status, income, immigration, internal migration) of CLSA participants who visited the Calgary data collection site between 2011 and 2015 were compared to analogous profiles derived from the 2011 National Household Survey (NHS) and 2016 Census datasets, which spanned the years when data were collected on the CLSA participants. RESULTS: Calgary CLSA participants were representative of the Calgary population for age, sex and Indigenous identity. Discrepancies of over 5% with the NHS and/or 2016 Census were found for marital status, measures of ethnic diversity (i.e. immigrant status, place of birth, non-official language spoken at home), internal migration, income, retirement status and education. CONCLUSION: Voluntary studies face challenges in recruiting fully representative cohorts. Communities opting to use CLSA data at a municipal level, including the 10 other CLSA data collection sites, should exercise caution when interpreting the results of these analyses, as CLSA participants may not be fully representative of the local population on select characteristics of interest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».