MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2133738715 · doi:10.1111/j.1556-4797.2010.01056.x

FORCED MIGRATION: COMPLEXITIES IN FOOD AND HEALTH FOR REFUGEES RESETTLED IN THE UNITED STATES

2010· article· en· W2133738715 sur OpenAlexfundno aff
Crystal L. Patil, Molly McGown, Perpetue Djona Nahayo, Craig Hadley

Notice bibliographique

RevueNAPA Bulletin · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TorontoNational Science Foundation
Mots-clésRefugeeAcculturationMental healthForced migrationPolitical scienceEnvironmental healthEconomic growthDevelopment economicsGerontologyPsychologyMedicineImmigrationEconomicsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Each year the United States accepts 40,000–70,000 refugees. Refugees face many unique challenges and opportunities as they, very often, transition from nonindustrialized contexts (low‐income, low‐reliance on processed foods, high mortality rate) to industrialized settings (high‐income, high‐reliance on processed foods, low mortality rate). This article contributes to the existing literature on migration health and acculturation by underscoring how refugees’ daily life interactions and activities are at work in the social production of health inequalities in the United States. In the voice of refugee participants, we present and summarize the numerous individual and structural factors that directly or indirectly relate to refugee diet and mental and physical well‐being after resettlement.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil0,891

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeSans objet
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

Citations52
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNAPA BulletinMême sujetMigration, Health and TraumaTravaux en français237 207