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Enregistrement W2900559327

Closing the health service gap: Métis women and solutions for culturally-safe health services

2018· article· en· W2900559327 sur OpenAlexaboutno aff
Renée Monchalin, Lisa Monchalin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetisIndigenousLegislationPopulationMainstreamHealth careMedicinePopulation healthNursingPolitical scienceEnvironmental healthLawEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metis peoples, while comprising over a third of the total Indigenous population in Canada, experience major gaps in health services that are culturally-safe. This is problematic given Metis peoples experience severe disparities in health determinants and outcomes compared to the non-Indigenous Canadian population. At the same time, Metis are unlikely to engage in health services that do not value their cultural identities, often utilising mainstream options. Traditionally, Metis women were central to the health and well-being of their communities. However, due to decades of colonial legislation and land displacement, female narratives have been silenced, and Metis identities have been fractured. This has resulted in having direct implications on Metis peoples current health and access to health services. Solutions to filling the Metis health service gap may lie in the all too often unacknowledged or missing voices of Metis women.  Given these contexts, this commentary aims to generate critical discussion on the culturally-safe health care gap for Metis peoples in Canada. It does this by calling on policymakers, health care workers, and researchers alike to engage with Metis women regarding the health of Metis communities, and finding solutions towards identifying and implementing pathways to culturally-safe healthcare.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,566

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0320,032
Communication savante0,0120,008
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0100,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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