Notice bibliographique
Résumé
Working with indigenous peoples provides unique opportunities for injury prevention Two articles in this issue of Injury Prevention concern injuries among indigenous peoples, the Navajo or Dine people of the southwestern United States, and the Aboriginal peoples of Western Australia.1,2 The issues raised by these studies have broad relevance. The United Nations estimates there are more than 300 million indigenous people living in over 70 countries. Among them are the estimated 50 000 Ainu people of Japan; 80 000 Saami people of Scandinavia, the Arctic, and Russia; 600 000 Aboriginal peoples of New Zealand and Australia; 3.5 million native peoples of North America (including tribes in the United States, the First Nations of Canada, and the Arctic’s Inuit peoples); 13.7 million nomadic peoples of Africa; and 148 million indigenous peoples of China and the countries of South and East Asia. Many of the challenges and solutions for working with indigenous people apply to research and action involving other culturally diverse populations, whether cross nationally or within national borders. There are a number of commonalities among indigenous peoples. These include cultures extending for thousands of years; experiences of exploitation, attempts at forced assimilation, and large scale neglect of human rights, health problems, and social needs; deeply held spiritual beliefs and practices; and increasing efforts to obtain international recognition and protection for their peoples and cultures. Equally important is the enormous diversity, even within individual countries. Canada is home to the Metis, Inuit, and over 600 First Nations peoples. There are more than 550 federally recognized tribes in the United States. When the first white settlers arrived in Australia, there were 300 000 Aboriginal peoples speaking over 250 languages. Also, there can be profound differences in lifestyle within individual tribes or cultural groups. To address the rising motor vehicle injury …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».