First Nations People: Addressing the Relationships between Under-Enrollment in Medical Education, STEM Education, and Health in the United States
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In the United States of America, an analysis of enrollment statistics to institutions of higher education, those pursuing Science, Technology, Engineering, and Mathematics (STEM) fields, as well as those pursuing medical education show a paralleled ethnic stratification. Based upon such stratification, Native Americans consistently rank amongst the lowest demographic groups to enroll in and pursue higher education, STEM or medical education. A perturbed history of the First Nations people in the establishment of the United States of America laid the foundation for a multitude of factors contributing to current trends in health, living, and academic pursuits amongst First Nation’s people. This paper aims to explore the factors underlying the lack of Native American enrollment in higher education, careers in STEM and medicine. An investigation was conducted following a broad literature review relevant to the topic, and articles were critically appraised using the Search, Appraisal, Synthesis of Analysis (SALSA) framework as well as the Standards for Reporting Qualitative Research (SRQR). Findings from such studies indicate that the Native American communities face a unique set of social circumstances rooted in a historical context, with several unmet basic needs of living required for integration, access, and pursuit of higher education.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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