Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
and his colleagues have addressed an important and emerging global health concern: using generalized ethnic minority comparisons with the majority populations for public health interventions.The investigators looked at aggregate and individual groups within the South Asian population and show that when viewed separately, individual ethnic groups within these populations reflect distinctly different rates of diagnosed diabetes and hypertension as well as elevated blood glucose and blood pressure.Investigators have seen similar results in a wide range of disease conditions in the U.S., particularly among the broadly defined group of Hispanic immigrants vs. the individual ethnic populations within this group.Too often we use broadly defined categories and think that we have developed an appropriate intervention.We need to peel away the layers and look for distinct differences within ethnic groups, as these researchers have done.According to the World Migration Report 2005, released by the International Organization for Migration (IOM), immigrants account for almost 3% of the world population.They are concentrated, for the most part, in the United States, Canada, New Zealand, the United Kingdom, and Germany.For most of these receiving countries, the appropriate English language interventions, as described in this paper, are clearly relevant concerns.With an increase in globalization and immigration, whether for political or employment reasons, health care providers and the health care infrastructure must prepare for appropriate interventions and take note of the differences within ethnic groups.Language, cultural differences, and the age of the population all play significant roles.Care must be taken not to exclude particular groups or allow these groups to fall through the cracks.This paper reminds all of us of the dangers of making generalizations when developing public health programs that assist the evergrowing minority populations in many developed countries.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle