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Enregistrement W2555798457

Toward Equity in Access to Midwifery: A Scan of Five Canadian Provinces Vers un accès équitable à la pratique sage-femme : Survol de la situation dans cinq provinces canadiennes

2013· article· fr· W2555798457 sur OpenAlexaboutno aff
Laurel Hanson, Laura Hopkins

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and Perinatal Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquity (law)CompendiumThematic analysisScope (computer science)GeographyPolitical scienceLibrary scienceMedicineNursingSociologyQualitative researchSocial science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research project was created to support equitable access to midwifery care for the diverse populations of Saskatchewan women. Given the ongoing implementation and expansion of midwifery across diverse mixes of rural, urban, and aboriginal communities in the health regions of the province, we asked: How can midwifery care be implemented in an equitable and accessible way in Saskatchewan? The first phase of this research explored experiences with midwifery implementation around issues of accessibility through an environmental scan of five Canadian provinces (British Columbia, Manitoba, Ontario, Northwest Territories, and Nova Scotia). By analyzing policy and regulatory documents together with primary data generated through key informant interviews, we discovered an interesting compendium of provincial activities and policies in support of equity to access midwifery. We also identified several important areas in need of strengthening. In this article, we present a brief description of the best practices identified by each province, followed by an exploratory analysis of key thematic issues that are significant in creating equitable access to the full scope of midwifery care. These included funding models, interprofessional relationships, choice of birthplace and second attendants, risk designation, geographic dispersal, community integration, and midwifery human resources.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,834

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,013
Études des sciences et des technologies0,0120,004
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations0
Publié2013
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Résumé présentoui

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