Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Cette recherche examine la prévalence de la dépression chez les Chinois(es) aîné(e)s du Canada. On a interrogé 96 Chinois(es) aîné(e)s choisi(e)s au hasard et vivant à Calgary. On a utilisé vine version chinoise en 15 points du Geriatric Depression Scale (échelle de l'évaluation de l'état dépressif des aîné(e)s) comme instrument de mesure. Les résultats indiquent que 9,4 pour 100 des personnes interrogées étaient légèrement déprimées et que 11,5 pour 100 étaient moyennement ou gravement déprimées. Le taux de prévalence général chez les Chinois(es) aîné(e)s est plus élevé que celui de l'ensemble de la population aînée du Canada et plus faible que celui des Chinois(es) aîné(e)s des États-Unis. Les résultats de l'analyse de régression font ressortir les principaux prédicteurs de la dépression de ce groupe de la population: la maladie, le fait d'habiter le Canada depuis longtemps, ne pas connaître l'anglais, être plus jeune, et avoir une mauvaise santé physique. Les résultats soulignent également les besoins du groupe sur le plan de la santé mentale. La recherche présente de plus d'autres éléments et les répercussions pratiques des résultats.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".