An investigation of the effect of neighbourhood characteristics on traumatic dental injuries among a sample of Quebec children
Bibliographic record
Abstract
Introduction: Des études ont démontré que les caractéristiques des quartiers étaient associées à la santé; toutefois, cette association n'a pas été complètement explorée en regard du trauma dentaire (TD) au Québec. Objectifs: Évaluer la prévalence de TD ainsi que les facteurs associés au TD sur les dents antérieures chez les enfants participants à la cohorte QUALITY. Méthodes: Les participants (N=279) étaient des enfants, âgés de 8 à 10 ans et ayant un risque élevé de développer l'obésité, ainsi que leurs familles. TD a été cliniquement évalué en utilisant les mêmes critères du questionnaire de l'Enquête de Santé Dentaire des Enfants du Royaume-Uni. Les questionnaires complétés par les enfants et leurs parents ont permis de recueillir des données sociodémographiques, comportement mentales et environnementales. Résultats: La prédominance de TD s’élevait à 12.9 %. Les enfants ayant un surjet incisal plus grand que 5 millimètres, une position socioéconomique élevée et résidant dans les quartiers avec un niveau de capital social élevé étaient plus à risque de TD. Conclusion: Les caractéristiques des quartiers tels que le capital social et le statut socioéconomique pourraient être associées avec le TD.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".