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Enregistrement W2158369907 · doi:10.1093/pch/10.9.531

Learning to be healthy: An Aboriginal youth perspective

2005· article· en· W2158369907 sur OpenAlexaffabout
Jocelyn Formsma, Karen Formsma

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensNational Association of Friendship Centres
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)MedicinePsychologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

H ealthy isn't something that you are; healthy is some- thing that you learn to be.Aboriginal youth face higher risks of negative health factors than any other ethnic group in Canada (1,2).The one thing that separates the Aboriginal youth population and their health statistics from other groups in Canada is the fact that most, if not all, of the health risks can be directly or indirectly attributed to recent actions in history.My sister Karen is 18 years old and a grade 12 student.I asked her to share her perspective and some of her experiences with me.As a young person, she sees her friends unwinding in unhealthy ways, such as smoking, using alcohol and doing drugs, and there are constant negative comments and attitudes coming from teachers and other students.She feels the mental health of other Aboriginal students is not doing all that well either.The sad part is that these behaviours and their negative effects are accepted as the norm by both those who participate in the behaviours and those who observe them (ie, other students, teachers and others).Only a few who are working hard to change these behaviours truly understand the underlying causes.Those are one person's observations.There are also the statistics.Aboriginal youth are the fastest growing demographic in Canada (1).Social workers remove Aboriginal children from their homes at a faster rate than non-Aboriginal children (2).Aboriginal children and youth face higher rates of suicide, hepatitis C, HIV/AIDS, cancer, improper tobacco and alcohol use, obesity, accidental injury and depression (1).Not only are these issues affecting Aboriginal children on the surface, there is also the fact that in First Nations (both on and off reserve), Métis and Inuit communities, Aboriginal youth receive less funding and less programming and have access to fewer resources than the average young person in Canada (2).Healthy isn't just something you are, it is something you learn to be, and it is really hard to be healthy when there is no way to learn to be so.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,472
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0370,011
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0050,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,382 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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