Exploring the Acceptability and Feasibility of Conducting a Large Longitudinal Population-Based Study in Canada
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Le recrutement et la rétention réussis lors d’études longitudinales basées sur la population exigent la compréhension des facilitants et des barrières à la participation. Les points de vue des Canadiens(nes) concernant une telle étude proposée, l’Étude longitudinale canadienne sur le vieillissement (ÉLCV), ont été explorés. Des groupes de discussion de participants âgés de ≥ 40 ans ont été mis en place dans six emplacements proposés pour la collecte de données de l’ÉLCV (Halifax, Montréal, Hamilton, Winnipeg, Calgary et Vancouver) pour discuter de la participation possible à une étude à long terme sur le vieillissement en santé. Il y avait un soutien marqué pour la recherche longitudinale sur la santé et le vieillissement. L’altruisme était une motivation clée à la participation et les universités ont été perçues comme des institutions crédibles pour entreprendre de telles études. Les participants ont eu peu d’inquiétude à l’égard du don d’échantillons biologiques, mais ont exprimé quelques inquiétudes concernant l’utilisation inapproprié du matériel génétique, la commercialisation des données de participant et les questions reliées à la confidentialité et la vie privée. Ces résultats ont déjà eu un impact sur le travail actuel, et futur, de l’ÉLCV, et fourniront également des informations utiles aux chercheurs qui entreprennent d’autres études longitudinales basées sur la population.
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 | 0.049 | 0.084 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".