The impact of inequality on health in Canada: a multi-dimensional framework
Notice bibliographique
Résumé
This paper argues that a truly critical understanding of health inequality requires an analytical approach that acknowledges the interactional and interdependent relationships between structural, institutional and everyday inequalities, and how theseinequalities are informed by the intersecting relationships between race, culture, gender, citizenship status, socio-economic status and other social factors to determine health outcomes, health access and quality of care. The influences of macro-structural forces and micro-situational events on health outcomes are issues that have largely been analysed independently in the literature. This paper presents a Canadian perspective on these issues. It argues for an analysis that characterises inequality in its circuitous, contextual, multi-layered and multi-dimensional forms by articulating health outcomes for racialised and other marginalised groups as the product of the convergence between the macro-structural forces ofdiscrimination that often occur within societal institutions and structures, and the micro-situational discriminatory events that occur between individuals in everyday life. Finally, the paper suggests that reducing and eliminating poor health outcomes for racialised groups requires inter-professional partnerships between physicians, psychiatrists and other mental health professionals, nurses, social workers, community and settlement workers and other professionals, whichwould enable professionals in diverse fields to share different skills at various levels to help clients at different points in their lives within diverse clinical and non-clinical settings.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».