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Enregistrement W22073306 · doi:10.1371/journal.pone.0027287

Social determinants of Aboriginal and Torres Strait islander social and emotional wellbeing

2009· book-chapter· en· W22073306 sur OpenAlexaff
Stephen R. Zubrick, Pat Dudgeon, Graham Gee, Belle Glaskin, Kerrie Kelly, Yin Paradies, Clair Scrine, Roz Walker

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2009
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensInstitute of Population and Public Health
Organismes subventionnairesLundbeckfonden
Mots-clésIndigenousMainstreamPsychological resilienceMental healthSociologyPsychologySocial psychologyPolitical sciencePsychiatryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter explores current understandings of the determinants of Aboriginal and Torres Strait Islander social and emotional wellbeing (SEWB) and its development. We show that the determinants of this wellbeing are multiple, interconnected, and develop and act across the life course from conception to late life, all of which influence the expression of positive or negative wellbeing. This chapter discusses those determinants that prompt, facilitate or constrain social and emotional wellbeing in all individuals. It then discusses a range of risk factors identified by Aboriginal and Torres Strait Islander peoples as specifically influencing or determining the development and expression of their wellbeing. Importantly, the chapter focuses on those determinants, or combination of determinants, that increase the likelihood of poor outcomes for Aboriginal and Torres Strait Islander people—the risk factors as well as those that promote or protect positive wellbeing, and the unique protective factors contained within Indigenous cultures and communities that serve as sources of strength and resilience. Finally, it shows that the risk and protective factors impacting on the wellbeing of Aboriginal and Torres Strait Islander people differ in important ways from mainstream concepts of ‘mental health’ and the experiences of other Australians.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeObservationnel
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

Citations66
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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