Additional file 1 of How is the COVID-19 pandemic impacting our life, mental health, and well-being? Design and preliminary findings of the pan-Canadian longitudinal COHESION study
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Table S1. Participation in the COHESION Study Phase 1 throughout the first year of prospective follow-up (June 2020 to July 2021): detailed statistics (N = 1,268). Table S2a. To be continued. Table S2b. Comparison of participants enrolling or not in the prospective follow-up according to residential social and environmental measures (N = 1,268). Table S3a. Participation to the thematic questionnaire modules on well-being, sleep credit, and loneliness in the COHESION Study Phase 1 throughout the first year of prospective follow-up (June 2020 to July 2021, N= 1,268). Table S3b. Participation to the thematic questionnaire modules on anxiety symptoms, depression symptoms, and psychological distress in the COHESION Study Phase 1 throughout the first year of prospective follow-up (June 2020 to July 2021, N = 1,268). a I.e., headcount and percentage of participants having completed at least the corresponding number of follow-ups. Table S4a. WHO-5 Index, sleep duration, and UCLA 3-item loneliness score throughout the first year of prospective follow-up of the COHESION Study Phase 1: detailed statistics. Table S4b. GAD-7 score, PHQ-9 score, and Kessler-6 score throughout the first year of prospective follow-up of the COHESION Study Phase 1: detailed statistics. Figure S1a. Collecting data on each activity place with VERITAS-Social. There is the example of a fictional participant. Screenshot from the VERITAS application (map-based survey tool – permission given from Polygon Inc.). Figure S1b. Identifying people related to each activity place with VERITAS-Social. There is the example of a fictional participant. Figure S2. Examples of Ecological Momentary Assessment (EMA) questionnaires proposed by Ethica Data mobile application.
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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 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,696 | 0,068 |
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 ».