Enhancing the Engagement of Immigrant and Ethnocultural Minority Clients in Canadian Early Intervention Services for Psychosis
Notice bibliographique
Résumé
"The past century has seen significant diversification of the Canadian population.1 Over 20% of the Canadian population is foreign born, and 20% belong to a racial minority group.2 These minority populations add to the fabric of Canadian society and contribute to its economic and social growth. While they often demonstrate significant strengths, as evidenced by the well-documented healthy migrant effect (i.e., immigrants are in better health than native-born populations, at least when they arrive),2 it is also well known that these groups face unique challenges within the mental health care system. The Mental Health Commission of Canada has identified the mental health of immigrants (those who were born outside of Canada), refugees (those who were persecuted in their home country), ethnocultural groups (groups that share common ancestry and cultural characteristics), and racialized groups (a term more commonly used instead of visible minority, stemming from the recognition that race is a social construct3) as a priority.2 Broadly speaking, the Canadian mental health care system and service providers have faced challenges in fully engaging immigrant and ethnocultural minority populations,4–7 who are likelier to seek mental health services after long delays8 and to drop out prematurely.4 This subpar service engagement can have far-reaching consequences for individuals, families, and communities.5 It can contribute to inequalities in mental health treatment and outcome between immigrant and ethnocultural minority clients and the general population. [...]"@eng
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».