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Enregistrement W137479181 · doi:10.1515/9781685859022-012

10 Poverty and Human Development

2007· editorial· en· W137479181 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLynne Rienner Publishers eBooks · 2007
Typeeditorial
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPovertyPsychologyMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is hard for us as nurses to escape the important role played by poverty and human development.While this issue encompasses so much of our work, paradoxically we often render it invisible in our practice and our research.A defining moment for me occurred when I was working in a psychiatric setting and the government introduced a policy of copayment for medications taken by recipients of public assistance. I recall the rhetoric of the time:“It’s only $2 per prescription. It will barely make a difference.” One consumer of mental health services came to me with his bank book and detailed budgeting sheets.He had managed to balance his budget by cutting back to two meals a day. He was taking several medications, so the new policy was going to stretch his $800-a-month disability income to the limit. He already had no discretionary income and had given up his phone. He had identified two alternatives and wanted input on which was the healthier choice: to cut down to one meal a day, or to start taking his medications every other day. Inadequate social assistance, disability payments, and minimum wages across Canada still keep many of our vulnerable citizens in poverty and force them to make difficult choices. In Ontario currently, a single person receiving provincial disability support gets $1,020 per month and a single person receiving welfare benefits gets $572. It is difficult to pay for rent, utilities, transportation, clothing, and food with these levels of support. I have researched issues related to income support, adequate housing, and homelessness, since the people I work for are struggling with these issues (Forchuk et al., 2007; Forchuk,Ward-Griffin, Csiernik, &Turner, 2006). This issue of CJNR addresses the complex subject of poverty and human development.This topic has been addressed previously by the Journal, in response to a call by the Council of Science Editors for all journal editors to publish a special issue on poverty and human development last autumn. This focus was in support of the Millennium Development Goals set by the United Nations to reduce extreme poverty by the year 2015.The October 2008 issue of CJNR included several short reports exemplifying the contributions of Canadian nurses CJNR 2009,Vol. 41 No 2, 3–5

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,022
Communication savante0,0110,007
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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