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Enregistrement W2000426537 · doi:10.3109/02699052.2013.823666

Clarifying the link between traumatic brain injury and homelessness: Workshop proceedings

2013· review· en· W2000426537 sur OpenAlexafffund
Jane Topolovec‐Vranic, Naomi Ennis, Donna Ouchterlony, Michael D. Cusimano, Angela Colantonio, Stephen W. Hwang, Pia Kontos, Vicky Stergiopoulos, Lisa A. Brenner

Notice bibliographique

RevueBrain Injury · 2013
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensUniversity Health NetworkSt. Michael's HospitalToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTraumatic brain injuryMultidisciplinary approachPsychologyDisseminationStakeholderMedicinePsychiatryClinical psychologyPolitical sciencePublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To disseminate the proceedings of a 1-day multidisciplinary stakeholder workshop aimed at examining the inter-relationship between traumatic brain injury (TBI) and homelessness. METHODS: Thirty-seven stakeholders participated in the workshop, including frontline workers with individuals who are homeless, physicians, nurses and other healthcare workers, researchers, policy-makers, students and individuals with lived experience of homelessness. Didactic presentations, large group discussions and break-out sessions were used to disseminate knowledge, identify service and research gaps, develop a research agenda and facilitate networking. RESULTS: The participants identified barriers to service provision for individuals who are homeless and have sustained TBI with a focus on age- and gender-related issues, co-morbid TBI and mental illness and jurisdictional differences. Challenges and strategies related to engaging stakeholders in research with this population, as well as disseminating knowledge were discussed and research questions were identified. CONCLUSION: There is very little empirical literature on the topic of TBI and homelessness. The workshop identified key issues for consideration, including gaps in knowledge related to this topic.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,302 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations10
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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