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Record W1503231446 · doi:10.71781/12813

Tendances de l’incapacité chez les aînés vivant dans les ménages privés au Canada, et caractéristiques sociodémographiques associées, 1994-2005

2011· dissertation· fr· W1503231446 on OpenAlexaboutno aff
Guillaume Lefrançois

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2011
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMigration, Aging, and Tourism Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedicineGerontologyPopulationDemographyEnvironmental healthSociology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le vieillissement de la population canadienne qui est appréhendé dans les années à venir entrainera son lot de défis pour l’administration des soins et services de longue durée. Par contre, une amélioration de l’état de santé fonctionnelle de la population pourrait atténuer le rythme de croissance du nombre d’aînés en état d’incapacité. Utilisant les données transversales de l’Enquête nationale sur la santé de la population (ENSP) et de l’Enquête de santé dans les collectivités canadiennes (ESCC), cette recherche analyse les tendances dans les niveaux d’incapacité chez les personnes de 65 ans et plus vivant dans les ménages privés au Canada entre 1994 et 2005, ainsi que les caractéristiques sociodémographiques associées au risque d’être en incapacité. Les résultats montrent que la prévalence de l’incapacité est à la baisse durant la période, et que parmi les personnes en incapacité, la proportion présentant une incapacité légère a diminué. Tout étant égal par ailleurs, certaines caractéristiques sociodémographiques augmentent le risque pour une personne âgée d’être en incapacité, notamment l’âge, être une femme, la faible scolarité, et être veuf, séparé ou divorcé. Cependant, les limites relativement importantes quant à la qualité des données font en sorte que nous devons interpréter ces résultats avec prudence.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.616
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.036
GPT teacher head0.326
Teacher spread0.290 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations2
Published2011
Admission routes1
Has abstractyes

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