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Enregistrement W2597098301 · doi:10.1177/084456211404600108

Promoting Health Equity Research: Insights from a Canadian Initiative

2014· article· en· W2597098301 sur OpenAlexaffvenueabout
Miriam J. Stewart, Kaysi Eastlick Kushner

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Nursing Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquity (law)Political sciencePsychological interventionLibrary sciencePublic relationsMedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2002 the Canadian Institutes of Health Research launched a national initiative to promote health equity research reflecting the World Health Organization imperative of investment in health equity research. Funded researchers and teams have investigated health disparities faced by vulnerable populations, analyzed interactions of health determinants, and tested innovative interventions. Strategies for building research capacity have supported students, postdoctoral fellows, new investigators, and interdisciplinary research teams. Partnerships have been created with 10 national and 7 international organizations. Strategies used to secure and sustain this research initiative could be adapted to other contexts. Nurse scholars led the launch and have sustained the legacy of this national research initiative. Moreover, nurse researchers and research trainees, supported by the initiative, have contributed to the expansion and translation of the health equity knowledge base.

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)0,075
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil0,864

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0750,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,010
Études des sciences et des technologies0,0550,026
Communication savante0,0260,008
Science ouverte0,0050,023
Intégrité de la recherche0,0080,016
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 Opus0,473
Tête enseignante GPT0,558
Écart entre enseignants0,085 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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