Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies in the past 2 decades have recorded an apparently high rate of Staphylococcus aureus infection in so-called indigenous populations—in particular, a high rate of infection caused by methicillin-resistant strains of S. aureus (MRSA) [1]. Such problems have been documented among Native Americans [2], Pacific Islanders in Hawaii [3], Alaskan Natives [4, 5], aboriginal Canadians (First Nations, Métis, and Inuit) [6, 7], Western Samoans and other Pacific Islanders living in Auckland, New Zealand [8, 9], and Australian Aboriginals [10] In this context, the concept of indigenous populations stems from the modern histories of the United States, Canada, and Australia. These histories have many parallels, one of which is the displacement and resettlement of indigenous populations that had occupied these countries for the previous tens of thousands of years. These populations became the “Fourth World,” that is, the “Third World inside the First,” because their well being and health status have suffered as a result of their resettlement, often to remote communities and reservations. Notably, the infectious diseases burden in these communities has remained high or even increased, compared with that of the nonindigenous population, and it has contributed to a significantly shorter life expectancy. As a result, staphylococcal infections, both minor and serious, are a prominent part of the infectious disease burden in indigenous populations
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».