Indigenous populations health protection: A Canadian perspective
Notice bibliographique
Résumé
The disproportionate effects of the 2009 H1N1 pandemic on many Canadian Aboriginal communities have drawn attention to the vulnerability of these communities in terms of health outcomes in the face of emerging and reemerging infectious diseases. Exploring the particular challenges facing these communities is essential to improving public health planning. In alignment with the objectives of the Pandemic Influenza Outbreak Research Modelling (Pan-InfORM) team, a Canadian public health workshop was held at the Centre for Disease Modelling (CDM) to: (i) evaluate post-pandemic research findings; (ii) identify existing gaps in knowledge that have yet to be addressed through ongoing research and collaborative activities; and (iii) build upon existing partnerships within the research community to forge new collaborative links with Aboriginal health organizations. The workshop achieved its objectives in identifying main research findings and emerging information post pandemic, and highlighting key challenges that pose significant impediments to the health protection and promotion of Canadian Aboriginal populations. The health challenges faced by Canadian indigenous populations are unique and complex, and can only be addressed through active engagement with affected communities. The academic research community will need to develop a new interdisciplinary framework, building upon concepts from 'Communities of Practice', to ensure that the research priorities are identified and targeted, and the outcomes are translated into the context of community health to improve policy and practice.
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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 | 0,015 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,016 |
| Communication savante | 0,013 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».