Issues and Options for Improving Services for Diverse Populations
Notice bibliographique
Résumé
International migration has led to increasingly diverse populations in many high-income countries. With approximately 250,000 newcomers each year, it should be no surprise that developing services that meet the needs of immigrants, refugees, ethnocultural, and racialized populations (IRER) is a major priority in the Mental Health Strategy for Canada. The published Canadian literature on the mental health of diverse populations concludes that differences in the exposure to social risk factors lead to differences in rates of illness for some groups. Whether rates of illness are high or low in a particular group, however, problems in accessing services are ubiquitous. Improving the service response will require political will, leadership, strategic planning, and data, and must include people with lived experience and the populations at highest risk. This paper outlines the “Issues and Options” paper commissioned by the Mental Health Commission of Canada, which used a thorough literature review and a national consultation to develop a model for service development. A health equity approach that utilizes local-population-based planning and the evidence-based interventions that are available for diverse groups could improve services for IRER groups in Canada.
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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 | 0,065 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,018 |
| Communication savante | 0,016 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,039 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 ».