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Enregistrement W2772817476 · doi:10.1177/1363461517747095

Mental health for refugees, asylum seekers and displaced persons: A call for a humanitarian agenda

2017· editorial· en· W2772817476 sur OpenAlexaff
Sofie Bäärnhielm, Kees Laban, Meryam Schouler‐Ocak, Cécile Rousseau, Laurence J. Kirmayer

Notice bibliographique

RevueTranscultural Psychiatry · 2017
Typeeditorial
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeMental healthInternally displaced personPsychologyCriminologyPolitical scienceSociologyPsychiatryLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Every day, nearly 34,000 people are forcibly displaced as a result of war, conflict or persecution.Globally, more than 65 million people have been forced from their homes and about 21 million of these are refugees, over half of whom are under the age of 18.About 80% of these refugees, over 16 million, are under UNHCR (the UN Refugee Agency) mandate, and fully 5.2 million Palestinians are refugees registered by UNRWA (United Nations Relief and Works Agency for Palestine Refugees in the Near East).Approximately 10 million persons are stateless and denied access to basic rights such as education, healthcare, employment and freedom of movement.Currently, more than half of the world's refugees are from three countries: Syria, Afghanistan, and Somalia (UNHCR, 2017).The major receiving countries are Turkey, Pakistan, Lebanon, Iran, Ethiopia, and Jordan.Despite all of the popular media attention to waves of refugees, only 17% of those displaced reach Europe; 56% remain in Africa and the Middle East.Behind every number in the UNHCR statistics there is an individual story of someone forced to uproot and move due to war, conflict, persecution, and hardship-and, for many, this situation has led to persistent displacement and uncertainty in ''temporary'' situations that now span generations.We know that being an asylum seeker, refugee, or forcibly displaced has a profound impact on mental health, with an increased risk of developing common psychiatric disorders, such as, depression, anxiety, post-traumatic stress disorder (PTSD), psychotic disorders as well as disabling symptoms of psychosocial stress (Hassan, et al., 2015;2016).In addition, there is often poor access to mental health care and a lack of funding for

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0080,008
Communication savante0,0160,013
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0510,055
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,005

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,346 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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