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Enregistrement W1506069249 · doi:10.1353/hpu.2015.0052

Introduction: Shining the Light on Asian American, Native Hawaiian, and Pacific Islander Health

2015· editorial· en· W1506069249 sur OpenAlexfundno aff
Winston Tseng, Simona C. Kwon

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Care for the Poor and Underserved · 2015
Typeeditorial
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRacial and Ethnic Identity Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Center for Chronic Disease Prevention and Health PromotionYork UniversityTemple University
Mots-clésPacific islandersEthnic groupHealth equityVitalityPolitical scienceHealth careMythologyGerontologyHistoryMedicineEthnologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The United States' diverse Asian American and Native Hawaiian and Pacific Islander (AA and NHPI) populations have grown faster than those of any other racial/ ethnic group over the past three decades.*Out of the shadows and into the light, the health and health care issues faced by our AA and NHPI communities across the U.S., its territories, and freely associated states matter more and more to the vitality and future of the nation.In 2015, we mark the 30th anniversary of the Heckler Report, 4 the seminal Report of the Secretary's Task Force on Black and Minority Health documenting national health inequities by race and ethnicity, which led to the establishment of the Office of Minority Health by Congress in 1986.5 Notably, the report concluded that Asian/Pacific Islanders in aggregate were healthier than any other racial group in the U.S. In this supplement, Ponce and colleagues † retrace the story of the first national AA and NHPI data initiatives and key milestones for data equity that were established as a direct response to this report, and specifically to dispel the so-called model minority myth, to strengthen AA and NHPI voices, and to advance federal efforts to promote health issues facing AA and NHPI communities. Indeed, the Heckler Report spawned the creation of two of our communities' national institutions, the Asian & Pacific Islander American Health Forum (APIAHF) and the Association of Asian Pacific Community Health Organizations (AAPCHO).Over the past 30 years, tremendous strides have been made in documenting and monitoring persistent and increasing health inequities disfavoring AAs and NHPIs and the critical steps needed to address gaps in the evidence base to focus on unequal health by race, ethnicity, language, and other social determinants.[6][7][8][9][10][11] Ko Chin and Caballero* present a community perspective on the leadership of Assistant Secretary for Health, Dr.Howard Koh, and his work in shepherding new national health equity initiatives, including the Patient Protection and Affordable Care Act of 2010, the reauthorization of the Office of Minority Health (OMH), the creation of the first national U.S. Department of Health and Human Services (HHS) Plan for Asian American, Native Hawaiian, and Pacific Islander Health, 12 and the new HHS data standards for race, ethnicity, sex, primary language, and disability status from Section 4302 of the Affordable Care Act (ACA).13,14 In addition, the National Standards for Culturally and Linguistically Appropriate Service in Health and Health Care were updated

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0170,025
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,012

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,350 · 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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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