Visualizing Reach of Racial and Ethnic Approaches to Community Health for Asian Americans: the REACH FAR Project in New York and New Jersey
Notice bibliographique
Résumé
The REACH FAR (Racial and Ethnic Approaches to Community Health for Asian Americans) project in New York and New Jersey is guided by a multisector coalition made up of the New York University Center for the Study of Asian American Health, the New York City Department of Health and Mental Hygiene, 4 communitybased organizations: UNITED SIKHS, serving the Asian Indian population; Diabetes Research, Education, and Action for Minorities, serving the Bangladeshi community; Kalusugan Coalition, Inc., serving the Filipino community; and Korean Community Services of Metropolitan New York, Inc., serving the Korean community; and other organizations and groups serving these communities.The map shows locations in 2016 of faith-based organizations that served as implementation sites for Keep on Track, an intervention consisting of nutrition and hypertension management/cardiovascular disease prevention strategies for Asian American communities.Implementation sites are located in Asian American population clusters.Lines on the map, representing the number of participants in the Keep on Track program, provide a visual representation of service delivery and reach of the REACH FAR project.The opinions expressed by authors contributing to this journal do not necessarily reflect the opinions of the U.S. Department of Health and Human Services, the Public Health Service, the Centers for Disease Control and Prevention, or the authors' affiliated institutions.www.cdc.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».