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Enregistrement W4386802997 · doi:10.46759/iijsr.2023.7306

A Case Study on Mental Health, Mental Disorder and Epidemiology

2023· article· en· W4386802997 sur OpenAlexaboutno aff
Sajid Miya

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthEpidemiologyPsychiatryPsychologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Mental Health and Mental DisorderA vital component of total well health, mental health is intimately related to the physiological and physical functioning of the body.The capacity of an individual to establish harmonious relationships with others and to take part in or positively contribute to changes in the social environment is defined by the WHO expert committee as mental health.While, mental disorders encompass a wide-ranging problem, with diverse symptoms.Yet, they are usually categorized by abnormal thoughts, behavior and emotions. Prevalence of Mental DisordersNeuropsychiatric ailments are projected to contribute 13% of the worldwide burden of disease [WHO, 2011].The main cause of impairment in the US and Canada is mental illness.The incidence of lifestyle illnesses has been rising as a result of sociodemographic changes, the media revolution, and epidemiological change.A consumer-driven lifestyle is gradually taking the place of previous generations' social, biological, and psychological advantages, making individuals of all ages increasingly susceptible to social, mental, and psychological issues.Particularly compared to other nations in the area, countries in prevalence estimates for North and South East Asia were consistently lower.Similar low one-year prevalence rates of common mental illnesses were found in Sub-Saharan African nations, but the highest estimates of lifetime prevalence of common mental disorders were found in English-speaking nations [Steel Z. et al., 2014].Approximately 26.2 percent of USA population suffers from mental disorder in a present year.Even if, mental disorders which are prevalent in the population, nevertheless the core burden of disease is intense in a much minor quantity [Kessler R. C. et al., 2005].

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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.

Tête enseignante Opus0,170
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,342 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations0
Publié2023
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