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Enregistrement W6969075138 · doi:10.5683/sp3/9oqjoc

Manitoba Longitudinal Study of Young Adults [Canada]

2022· dataset· en· W6969075138 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2022
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLongitudinal studyYoung adultSample (material)Longitudinal dataCommissionEpidemiologyAddictionData collection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Manitoba Longitudinal Study of Young Adults (MLSYA) was a five-year longitudinal study conducted by Liquor and Gaming Authority of Manitoba (LGA), formerly the Manitoba Gaming Control Commission (MGCC); the Addictions Foundation of Manitoba; and the former Manitoba Lotteries Corporation. The study followed a sample of Manitobans between the ages of 18 and 20 from 2007 and 2011. The aim of the study was to develop a better understanding of protective facts that promote responsible gambling and risk factors for gambling-related harms. In addition to gambling-specific data, the MLSYA study includes: Psychosocial indicators Demographic characteristics Measures of alcohol and drug use among participants The final sample for all waves of data included 516 participants. Participants were on average 18.9 years of age at recruitment and 22.2 years of age at study completion. LGA commissioned Prairie Research Associates Inc. to recruit participants and collect data for the MLSYA. While the sample is not truly random, it is reasonably representative of the Manitoba population, other than an overrepresentation of participants living in Winnipeg. Participants were recruited through various methods. This included random-digit dialing, onsite casino recruitment, and advertisements at post-secondary institutions and VLT lounges. At each subsequent wave, past participants were contacted and asked to take part in the next wave of the study. Wave 1 data was collected between November 2007 and October 2002. Wave 2 data was collected between December 2008 and December 2009. Wave 3 data was collected between May and December 2010. Wave 4 data was collected between May and December 2011. Additional information on sampling, retention, study variables, and survey questionnaires can be found in the accompanying summary report and codebook.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0060,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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