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Record W2989894059 · doi:10.51656/psycause.v9i2.20151

Symptômes anxieux

2019· article· fr· W2989894059 on OpenAlexaffvenue
Hannah Mulet‐Perreault, Allyson Bernier, Rose-Anne Paquin, Philippe Landreville, Pierre‐Hugues Carmichael, Elisabeth Beaunoyer

Bibliographic record

VenuePsycause revue scientifique étudiante de l École de psychologie de l Université Laval · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicEating Disorders and Behaviors
Canadian institutionsCentre Jeunesse de QuebecUniversité LavalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-Jean
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPsychologyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Plusieurs études montrent que les personnes âgées présentent moins d’anxiété que les jeunes adultes, mais sans préciser la nature de cette différence. La présente étude a pour but de mieux comprendre les différences entre ces deux populations sur le plan des symptômes anxieux. Pour ce faire, les données de 64 jeunes adultes et 78 personnes âgées à l'Inventaire d'anxiété de Beck sont utilisées. Les résultats obtenus à l’aide de tests t et d’un modèle d’analyse de variance multivariée à mesures répétées révèlent que les personnes âgées présentent moins d’anxiété de manière générale et moins de symptômes de type somatique et de type de panique et anxiété subjective que les jeunes adultes. Les résultats montrent aussi que la différence entre les deux groupes d’âge était la plus grande pour les symptômes de type somatique. Ces résultats soulignent le besoin d’étudier plus en profondeur les différences d’anxiété et de types de symptômes anxieux ressentis selon l’âge. L'étude permet d’en apprendre davantage sur les symptômes pouvant différer avec l’âge et offre aux professionnels de la santé des avenues pour mieux intervenir, dépister, diagnostiquer et traiter l’anxiété.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.010
Threshold uncertainty score0.033

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

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.

Opus teacher head0.024
GPT teacher head0.287
Teacher spread0.264 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
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

Citations0
Published2019
Admission routes2
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