The Oral Health of Refugees and Asylum Seekers in Canada: A Mixed Methods Study Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Canada received over 140,000 refugees and asylum seekers between 2015 and 2017. This paper presents a protocol with the purpose of generating robust baseline data on the oral health of this population and build a long-term program of research to improve their access to dental care in Canada. The three-phase project uses a sequential mixed methods design, with the Behavioral Model for Vulnerable Populations as the conceptual framework. In Phase 1a, we will conduct five focus groups (six to eight participants per group) in community organizations in Ontario, Canada, to collect additional sociocultural data for the research program. In Phase 1b, we will use respondent-driven sampling to recruit 420 humanitarian migrants in Ontario and Quebec. Participants will complete a questionnaire capturing socio-demographic information, perceived general health, diet, smoking, oral care habits, oral symptoms, and satisfaction with oral health. They will then undergo dental examination for caries experience, periodontal health, oral pain, and traumatic dental injuries. In Phase 2, we will bring together all qualitative and quantitative results by means of a mixed methods matrix. Finally, in Phase 3, we will hold a one-day meeting with policy makers, dentists, and community leaders to refine interpretations and begin designing future oral health interventions for this population.
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 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 | 0,026 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,003 |
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 ».