Cohort Profile: Brazilian High-Risk Cohort for Mental Health Conditions (BHRC)
Notice bibliographique
Résumé
The Brazilian High-Risk Cohort for Mental Health Conditions (BHRC), formerly the High-Risk Cohort Study for Psychiatric Disorders in Childhood (HRC) [1], was established to advance the understanding of the developmental trajectories of pediatric mental health conditions by integrating information about behaviors, genes, environments, and brain development. The BHRC has an accelerated school-based longitudinal design in which children born between 1996 and 2004 were recruited at school in 2009 and 2010 and assessed every 2–4 years. The BHRC is one of the few population neuroscience studies from a middle-income country, integrating in-depth clinical assessments with data on environmental influences, genetics, imaging, cognition, and ecological momentary assessment (EMA), among others [2]. The cohort was established as a collaborative effort among three Brazilian universities: Universidade de São Paulo, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, and Universidade Federal de São Paulo. This was possible through a networking grant from the Brazilian Science and Technology Ministry, which created the National Institute of Developmental Psychiatry for Children and Adolescents (in Portuguese, “Instituto Nacional de Psiquiatria do Desenvolvimento para a Infância e Adolescência”). Participants were recruited at state-funded schools of two Brazilian metropolitan areas: Porto Alegre (South, 1.5 million inhabitants, metropolitan area 4.4 million inhabitants) and São Paulo (Southeast, 11.4 million inhabitants, metropolitan area 22.8 million inhabitants).
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».