Bibliographic record
Abstract
Malgré des études prolifiques sur le bien-être et la détresse psychologique, peu d'études ont testé la relation entre ces domaines de la santé mentale. De plus, il y a peu de modèles de la santé mentale qui ont été validés auprès des personnes âgées. II est essentiel de comprendre la notion de santé mentale des personnes agées étant donné le nombre important que represents cette population. Obiectifs : L'objectif de cette étude était de tester un modèle de mesure de la santé mentale chez les Canadiennes et Canadiens agés. Une validation de construit a été realisée pour les échelles de mesures du bien-être et la détresse psychologique et l'hypothèse d'indépendance des deux dimensions a été examinée. Le modèle a été testé selon le sexe et l'âge. Méthodoloqie : Les données proviennent de L'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes - Cycle 1.2 - Santé mentale et Bien-être de Statistique Canada (2002). Cette étude épidemiologique transversale a été realisée auprès de 37 000 canadiens vivant dans la communauté dont 8 000 personnes de 65 ans et plus. Les échelles de mesures incluent l'Echelle de mesure des manifestations de bien-être psychologique de Masse et al. et le K10, une mesure de détresse psychologique developpée par Kessler et al. Les modèles d'équations structurales ont été testés à l'aide de la version 8.71 de LISREL. Résultats : Le modèle 2-facteur était valide pour les hommes et les femmes ages de 55 - 74 et 75 et plus. Ses résultats sont en accord avec la littérature. L'échele du bien être besoin plus d'études de validation. Des échantillons plus grands des personnes âgées ont nécessaires pour valider l'étude étant donne les méthodes utilités.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".