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Enregistrement W2004378768 · doi:10.1097/dbp.0000000000000002

Disparities in Canadian Indigenous Health Research on Neurodevelopmental Disorders

2013· review· en· W2004378768 sur OpenAlexafffundabout
Nina C. Di Pietro, Judy Illes

Notice bibliographique

RevueJournal of Developmental & Behavioral Pediatrics · 2013
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensNeuroDevNet
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Health Services Research Foundation
Mots-clésIndigenousAutismOddsCommunity-based participatory researchPopulationHealth equityFetal Alcohol Spectrum DisorderStigma (botany)MedicinePsychiatryParticipatory action researchPsychologyPublic healthEnvironmental healthSociologyPregnancyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To map the landscape of research on autism (ASD), cerebral palsy (CP), and fetal alcohol spectrum disorder (FASD) in Canadian Aboriginal children. METHOD: The authors used a detailed search strategy to identify and access publications on ASD, CP, and FASD involving Canadian Aboriginal children, families, and communities from online databases. They analyzed these materials for the type of research, stated objectives, methodologies, and the level of engagement of Aboriginal Peoples. RESULTS: The authors found a total of 52 reports published since 1981 relevant to Aboriginal children. Of these, 51 focused exclusively on FASD. They also found a near-complete failure to acknowledge community involvement in research decisions or dissemination of results in any of the publications. CONCLUSIONS: The focus on FASD in Aboriginal children and the absence of research on the other 2 major childhood disorders are at odds with rates of these disorders across Canadian children. The authors argue that this trend violates fundamental principles ensuring equitable representation of all children regardless of background in research and access to benefits of research in health care and perpetuates stigma in an already marginalized population.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0170,024
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,265
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,194 · 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
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

Citations38
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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