Editorial: Realizing the Vision. The Canadian Longitudinal Study on Aging as a Strategic Initiative of the Canadian Institutes of Health Research
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ L’Étude longitudinale canadienne sur le vieillissement (ÉLCV) a progressé à partir d’une vision lancée par l’Institut du vieillissement des IRSC en 2001 à une plateforme nationale de recherche subventionnée par le fédéral en 2008. Le développement du protocole d’ÉLCV a été mis en valeur par une série d’examens internationaux par les pairs, un comité de coordination multisectoriel, et un comité des IRSC des questions d’éthique, juridiques, et sociales; chacun était essentiel à l’excellence de la science et à rendre l’ÉLCV pertinente aux secteurs multiples. L’équipe de recherche de l’ÉLCV, menée par trois cochercheurs principaux (Kirkland, Raina, et Wolfson), a développé un protocole unique se concentrant sur le vieillissement de la cellule à la société – conçue pour suivre 50 000 personnes âgées entre 45 à 85 ans, sur une période de 20 ans années. Une association stratégique avec Statistique Canada a été cruciale au développement et au lancement de l’ÉLCV. L’ÉLCV contribuera à notre compréhension des transitions et de la trajectoire chez une population qui vieillit, et différera des études longitudinales du vieillissement dans le monde entier par rapport á l’ampleur de sa portée, le recrutement des moins âgés dans l’étude (âge 45), la diversité ethno-culturelle de la population du Canada, et au potentiel de lier des données rassemblées aux données administratives de santé au niveau provincial. L’étude d’IRSC est une étude novatrice longitudinale, basée sur la population, qui sera une ressource de recherche sans précédent soutenant la recherche multidisciplinaire et la prise de décision fondée sur des faits dans le domaine du vieillissement au Canada.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.034 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.018 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.005 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
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".