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Enregistrement W2568726063 · doi:10.18192/uojm.v6i2.1558

The Effect of Conflict and Displacement on the Health of Internally Displaced People: The Colombian Crisis

2016· article· fr· W2568726063 sur OpenAlexaffvenue
Juliana Andrea Barrera Ramirez, Hernan Dario Franco

Notice bibliographique

RevueUniversity of Ottawa Journal of Medicine · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueConflict, Peace, and Violence in Colombia
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceInternally displaced personPopulationHumanitiesCriminologyRefugeeSociologyMedicineEnvironmental healthLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACTDecades of violence in Colombia led to the relocation of millions of rural families into urban areas, where the violation of human rights and abuse add to the struggle to meet most basic needs. Lack of housing, economic instability, poor access to healthcare and educa­tion impact their overall health. Unfortunately, implementation of laws created to alleviate the crisis has been unsuccessful, as armed groups target aid efforts through violence and threats. While the role of physicians is limited, advocacy and collaboration with other organizations can help improve the health and well-being of this population. RÉSUMÉDes décennies de violence en Colombie ont mené au relogement de millions de familles rurales vers des milieux urbains, où la viola­tion des droits de la personne et les sévices exacerbent la lutte pour subvenir aux besoins fondamentaux. Le manque de logement, l’instabilité économique, et l’accès restreint aux soins de santé et à l’éducation ont un impact sur leur santé globale. Malheureuse­ment, l’établissement de lois conçues pour alléger la crise s’est révélé sans succès, puisque des groupes armés ciblent ces efforts d’aide humanitaire avec de la violence et des menaces. Bien que le rôle des médecins soit limité, les activités de plaidoyer et la collaboration avec d’autres organismes peuvent aider à améliorer la santé et le bien-être de cette population.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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