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Record W3091152500 · doi:10.24095/hpcdp.32.4.05f

Disparités d'espérance de vie selon le revenu dans la ville de Toronto et dans la région de Peel, en Ontario

2012· article· fr· W3091152500 on OpenAlexaffvenueabout
J. Stratton, David L. Mowat, Roger Wilkins, M.K.G. Tjepkema

Bibliographic record

VenueMaladies chroniques et blessures au Canada · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Systems and Practices
Canadian institutionsUniversity of OttawaStatistics CanadaBrampton Civic HospitalQueen's UniversityMcMaster UniversityPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction Pour comprendre le faible gradient de mortalité selon le revenu du quartier observé dans une étude antérieure, nous avons utilisé les données individuelles de l'Étude canadienne de suivi de la mortalité selon le recensement de 1991 à 2001 afin d'examiner les disparités d'espérance de vie et de probabilité de survie jusqu'à l'âge de 75 ans selon le revenu, dans la ville de Toronto et la région de Peel. Méthodologie Nous avons calculé des tables de survie selon le sexe et le quintile de suffisance du revenu pour tous les membres de la cohorte ainsi que pour les immigrants et les non-immigrants pris séparément. Résultats Pour tous les membres de la cohorte, tant chez les hommes que chez les femmes et tant chez les immigrants que chez les non-immigrants, on a observé un gradient manifeste, l'espérance de vie augmentant graduellement avec le quintile de revenu. Toutefois, les disparités selon le revenu étaient beaucoup plus élevées lorsque l'analyse se limitait aux non-immigrants. Le gradient plus faible observé chez les immigrants semblait refléter la plus grande proportion de nouveaux immigrants dans les quintiles de revenu inférieurs. Conclusion Ces observations font ressortir l'importance de recourir, dans la mesure du possible, aux données sur le revenu personnel et d'inclure le statut d'immigrant et la période d'immigration dans l'évaluation des indicateurs de la santé, en particulier dans les régions comptant une forte proportion d'immigrants.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.002
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 score0.017
Threshold uncertainty score0.123

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.362
Teacher spread0.335 · 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
Published2012
Admission routes3
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