Broadening the narrative on rural health: from disadvantage to resilience
Notice bibliographique
Résumé
What is the common conception of “rural”? We’re likely to picture someone Canadian-born, employed in the resource industry, perhaps with some emerging chronic conditions. Maybe instead we picture grandparents on a family farm, working to continue making a living in the face of agricul- tural change. Or, we may think of a young family with a hobby farm who enjoys the outdoors and is seeking space away from the city. The reality is that within rural communities there are all of these stories and more. This brief commentary seeks to highlight issues facing rural health research that are drawn from broad perspectives outside of medical health research. My outlook on rural health is one that takes the whole individual and entire community into consider- ation, and moves beyond the dataset and outside the clinic. There is a tendency within health and medical research to stay within nar- row silos rather than looking outside for new insights into practice and research.1 However, as this discussion will show, the study of rural health is necessarily inter-disciplinary and requires ‘borrow- ing’ methods and theories from a range of disciplines including epidemiology, sociology, psychology, geography, and economics. A wide range of literature has shown that the health needs fac- ing people in rural regions and communities are unique.2 There are documented differences in health behaviours, health literacy, perceived health, and health outcomes within and between rural regions and rural communities.3 The reasons for these differences are broad and not necessarily well understood. While geographic accessibility is most often thought of as the primary driver, dif- ferences go beyond simple distance and include demographic changes, economic restructuring, neoliberalism and globalization, changing working conditions, and continued reduction in health and social services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 tête enseignante, 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 ».