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Enregistrement W2034865718 · doi:10.1155/2013/473451

Toward Global Comparability of Sexual Orientation Data in Official Statistics: A Conceptual Framework of Sexual Orientation for Health Data Collection in New Zealand’s Official Statistics System

2013· article· en· W2034865718 sur OpenAlexaff
Frank Pega, Alistair Gray, Jaimie F. Veale, Diane Binson, Randell L. Sell

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental and Public Health · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMinistry of Māori DevelopmentMinistry of Health, New Zealand
Mots-clésComparabilitySexual orientationData collectionOfficial statisticsHealth statisticsStatisticsOrientation (vector space)Reproductive healthHealth dataData scienceComputer sciencePsychologyPolitical scienceMedicineEnvironmental healthMathematicsSocial psychologyHealth carePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Effectively addressing health disparities experienced by sexual minority populations requires high-quality official data on sexual orientation. We developed a conceptual framework of sexual orientation to improve the quality of sexual orientation data in New Zealand's Official Statistics System. METHODS: We reviewed conceptual and methodological literature, culminating in a draft framework. To improve the framework, we held focus groups and key-informant interviews with sexual minority stakeholders and producers and consumers of official statistics. An advisory board of experts provided additional guidance. RESULTS: The framework proposes working definitions of the sexual orientation topic and measurement concepts, describes dimensions of the measurement concepts, discusses variables framing the measurement concepts, and outlines conceptual grey areas. CONCLUSION: The framework proposes standard definitions and concepts for the collection of official sexual orientation data in New Zealand. It presents a model for producers of official statistics in other countries, who wish to improve the quality of health data on their citizens.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,944

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations22
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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