Cohort Profile: The Assessing Economic Transitions (ASSET) Study—A Community-Based Mixed-Methods Study of Economic Engagement among Inner-City Residents
Notice bibliographique
Résumé
The Assessing Economic Transitions (ASSET) study was established to identify relationships between economic engagement, health and well-being in inner-city populations given that research in this area is currently underdeveloped. This paper describes the objectives, design, and characteristics of the ASSET study cohort, an open prospective cohort which aims to provide data on opportunities for addressing economic engagement in an inner-city drug-using population in Vancouver, Canada. Participants complete interviewer-administered surveys quarterly. A subset of participants complete nested semi-structured qualitative interviews semi-annually. Between April 2019 and May 2022, the study enrolled 257 participants ages 19 years or older (median age: 51; 40% Indigenous, 11.6% non-Indigenous people of colour; 39% cis-gender women, 3.9% transgender, genderqueer, or two-spirit) and 41 qualitative participants. At baseline, all participants reported past daily drug use, with 27% currently using opioids daily, and 20% currently using stimulants daily. In the three months prior to baseline, more participants undertook informal income generation (75%) than formal employment (50%). Employed participants largely had casual jobs (42%) or jobs with part-time/varied hours (35%). Nested qualitative studies will focus on how inner-city populations experience economic engagement. The resulting evidence will inform policy and programmatic initiatives to address socioeconomic drivers of health and well-being.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».