Linking the Human Flourishing Study to the Existing Health Datasets for Immigrants in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Relatively little is known about how country-level measures of human flourishing affect the health outcomes of immigrants in their host countries. This study presents an in-depth, cross-national examination of the variations in health outcomes among immigrant groups. We will utilize data from the Human Flourishing Study. Led by Byron Johnson of Baylor University, and Tyler VanderWeele of Harvard University, the HFS is a five-year longitudinal study aimed that aims to better explain human flourishing. The HFS data consists of an internationally diverse sample of over 207,000 individuals from 22 countries. We will use this data to determine whether flourishing index values, continuously ranging from 0 to 10, are associated with the health outcomes of immigrants to Canada. We hypothesize that as country-based flourishing increases among immigrants, the associated risk of premature mortality will decrease. In order to accomplish this, we will import the HFS data from all 22 countries into the Ontario ICES data repository which contains the administrative health and demographic records of nearly 13 million people. The HFS data are country-specific, enabling the creation of ecological-level attributes for each of the 22 HFS countries, and hence, the respective immigrant groups to Ontario from each of those 22 countries. Using multivariable modified Poisson and Cox proportional hazard models, we will assess associations between country-specific flourishing and health outcomes such as self-harm, and intentional injury, as well as pregnancy-related outcomes like preterm birth, and perinatal morbidity. Such novel information is important, as the HFS measures extend far beyond the classic measures of mental health and physical disease. Given that Ontario receives 46% of all immigrants to Canada, it is an ideal place to complete this project.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,048 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,001 |
| Communication savante | 0,011 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,042 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».