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Enregistrement W8845603 · doi:10.1007/bf01626541

IMPACT OF MASS MEDIA ON ELECTORAL PARTICIPATION

2013· preprint· en· W8845603 sur OpenAlexaboutno aff
Ion Mocanu

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2013
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSecurity, Politics, and Digital Transformation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMass mediaPolitical scienceBusinessAdvertising

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A comparison of hip fracture rates among nine countries (Canada, Chile, Finland, Hong Kong, Scotland, Sweden, Switzerland, the United States and Venezuela) was made using national hospital discharge data for the same time interval. The rates increased by age and were higher for females than males in all nine countries. When based on overall discharge rates, the incidence of hip fracture appeared high in three European countries (Finland, Scotland and Sweden) relative to the other countries. However, when transfer cases were removed and adjustments made for differences in case definition, the risk of hip fracture for both men and women was much similar among the four European and two North American countries, but higher than in Hong Kong. Rates of fracture were lowest in Venezuela and Chile, varying from three to 11 times less than for residents of the other seven countries. Although there are limitations in using hospital discharge data as a measure of incidence, the wide variation in the risk of hip fracture across the nine countries appears real but differences between North American and north European countries may not be as great as previously reported. Such cross-national comparisons may help clarify different etiologic hypotheses.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil0,741

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,326 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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