Introduction: Shining the Light on Asian American, Native Hawaiian, and Pacific Islander Health
Notice bibliographique
Résumé
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
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,012 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».