MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2120313551 · doi:10.1111/j.1547-5069.2009.01281.x

Human Rights Barriers for Displaced Persons in Southern Sudan

2009· article· en· W2120313551 sur OpenAlexaff
Carol Pavlish, Anita Ho

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Scholarship · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Human Rights and Reproductive Law
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman rightsFocus groupPolitical sciencePovertyGovernment (linguistics)Public relationsParticipant observationSociologyEconomic growthLawSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This community-based research explores community perspectives on human rights barriers that women encounter in a postconflict setting of southern Sudan. METHODS: An ethnographic design was used to guide data collection in five focus groups with community members and during in-depth interviews with nine key informants. A constant comparison method of data analysis was used. Atlas.ti data management software facilitated the inductive coding and sorting of data. FINDINGS: Participants identified three formal and one set of informal community structures for human rights. Human rights barriers included shifting legal frameworks, doubt about human rights, weak government infrastructure, and poverty. CONCLUSIONS: The evolving government infrastructure cannot currently provide adequate human rights protection, especially for women. The nature of living in poverty without development opportunities includes human rights abuses. Good governance, protection, and human development opportunities were emphasized as priority human rights concerns. Human rights framework could serve as a powerful integrator of health and development work with community-based organizations. CLINICAL RELEVANCE: Results help nurses understand the intersection between health and human rights as well as approaches to advancing rights in a culturally attuned manner.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,004
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,343 · 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'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

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Nursing ScholarshipMême sujetInternational Human Rights and Reproductive LawTravaux en français237 207