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Enregistrement W2802031812 · doi:10.18584/iipj.2018.9.1.7

Health Planning for Indigenous Populations: A Rapid Evidence Review

2018· article· en· W2802031812 sur OpenAlexafffundvenueabout
David Loutfi, Susan Law, Chris McCutcheon, Robert Carlin, Jill Torrie, Mary Ellen Macdonald

Notice bibliographique

RevueInternational Indigenous Policy Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensCree Board of Health and Social Services of James BayTrillium Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill UniversityCree Board of Health and Social Services of James Bay
Mots-clésIndigenousStakeholderInclusion (mineral)Best practiceHealth careHealth equityStakeholder engagementPolitical scienceEnvironmental planningPublic relationsSociologyGeographySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Addressing health inequalities for Indigenous Peoples and communities is an urgent priority in Canada. The aim of this evidence review was to better understand the challenges and best practices of health planning for Indigenous populations. In total, 29 articles met our inclusion criteria, from which we distilled four main themes: (a) Managing health care in organizations serving Indigenous clientele; (b) Assessing Indigenous health needs and their related costs; (c) Toward cultural safety in health planning; and (d) Stakeholder participation in health planning. Our review indicates that while little has been published about challenges and best practices of health planning for Indigenous populations, there are important lessons to be learned from this literature, including promising practices for decision makers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0190,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,360 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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