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Enregistrement W6931711955 · doi:10.5683/sp3/n75orx

Canadian Community Health Survey, 2013-2014: Annual Component

2016· dataset· en· W6931711955 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2016
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemodynamic Monitoring and Therapy
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrodata (statistics)Community healthAmerican Community SurveyData collectionSample (material)Health dataHealth careSurvey data collectionPopulation health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The CCHS is a cross-sectional survey that collects information related to health status, health care utilization and health determinants for the Canadian population. It relies upon a large sample of respondents and is designed to provide reliable estimates at the health region level. The CCHS has the following objectives: Support health surveillance programs by providing health data at the national, provincial and intra-provincial levels; Provide a single data source for health research on small populations and rare characteristics; Timely release of information easily accessible to a diverse community of users; Create a flexible survey instrument that includes a rapid response option to address emerging issues related to the health of the population. Since 2007, data for the Canadian Community Health Survey (CCHS) are collected yearly instead of every two years. While a sample of approximately 130,000 respondents were interviewed during the reference periods of 2001, 2003 and 2005, the sample size was changed to 65,000 respondents each year starting in 2007. The CCHS produces an annual microdata file and a file combining two years of data. The CCHS collection years can also be combined by users to examine populations or rare characteristics. The 2013-2014 master and PUMF files only contain optional content data for modules that were asked in both years, which applies to the vast majority of optional content data

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,403

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,026
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0050,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,011

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2016
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Résumé présentoui

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