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Enregistrement W2008844330 · doi:10.1186/1710-1492-6-s2-p32

A shared voice: engaging First Nations and Inuit communities in the development of culturally appropriate asthma and allergy education materials and resources for youth and their families

2010· article· en· W2008844330 sur OpenAlexafffundvenueabout
Oxana Latycheva, Christine Hampson, Mark J. Greenwald, Sabrina Panetta, Rupinder Chera

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensMultiple Sclerosis Society of Canada
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésRelevance (law)InteractivityAsthmaFocus groupPopulationMedicineMedical educationFamily medicineSociologyEnvironmental healthPolitical scienceMultimediaComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The prevalence of asthma and associated allergies is higher in First Nations and Inuit communities than in the general Canadian population. The main project purpose was to assess the relevance of existing asthma education materials and resources to First Nations and Inuit communities, and identify how these materials could be adapted to be culturally appropriate. Materials and methods Three sources of data were used to compile the findings. First, 68 asthma assessment packages and questionnaires were completed by Aboriginal community members. Second, five webinars with 56 participants in total were conducted. Third, an Advisory Group was created to discuss potential barriers to receiving asthma education. Results Aboriginal community members valued interactivity, visual features of materials, and personal interaction. Newly developed materials should focus on practical and lifestyle issues of asthma management. Participants also preferred a combination of traditional printed and digital resources. Cultural relevance could be improved by including images related to Aboriginal culture, featuring personal stories, and making materials available in Aboriginal languages. Conclusions

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2010
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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