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Enregistrement W2738029650

Clearing Space for Multiple Voices: HIV Vulnerability amongst South Asian Immigrant Women in Toronto

2017· article· en· W2738029650 sur OpenAlexaffabout
Roula Kteily-Hawa, Vijaya Chikermane

Notice bibliographique

RevueJournals @ The Mount (Mount Saint Vincent University) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQualitative Research Methods and Ethics
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGender studiesSociologyVulnerability (computing)ImmigrationPolitical scienceHuman immunodeficiency virus (HIV)EthnologyHumanitiesMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper shares findings from a community-based research study conducted with South Asian women living with HIV in Toronto. Using qualitative methods, specifically in-depth interviews, participants’ experiences contribute to the creation of a more nuanced and intersectional understanding of HIV risk and support. Their narratives highlighted specific vulnerabilities growing out of structural inequities and gender-based power imbalances in their families and with their sexual and/or marital partners. The participants’ insights have important social justice and health program development implications. Résumé Cet article partage les conclusions d’une étude de recherche communautaire menée auprès de femmes d’Asie du sud vivant avec le VIH à Toronto. À l’aide de méthodes qualitatives, en particulier d’entretiens approfondis, les expériences des participantes contribuent à l’émergence d’une compréhension plus nuancée et intersectionnelle du risque de VIH et du soutien aux personnes atteintes du VIH. Leurs récits ont mis en évidence des vulnérabilités spécifiques découlant d’inégalités structurelles et de déséquilibres de pouvoir fondés sur le sexe dans leur famille et avec leurs partenaires sexuels ou conjugaux. Les révélations des participantes ont d’importantes répercussions en matière de justice sociale et de développement des programmes de santé.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0190,008
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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