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Enregistrement W2991097009 · doi:10.1590/1413-812320182412.23382019

Forced international migration for refugee food: a scoping review

2019· review· en· W2991097009 sur OpenAlexaff
Juliana Vidal Vieira Guerra, Valdecyr Herdy Alves, Lilyane Rachédi, Audrey Vidal Pereira, Maria Bertilla Lutterbach Riker Branco, Márcia Vieira dos Santos, Mariana Cabral Schveitzer, Bruna Fernandes Carvalho

Notice bibliographique

RevueCiência & Saúde Coletiva · 2019
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForced migrationRefugeeFood securityMEDLINEPublic healthPopulationPolitical scienceEnvironmental healthMedicineGerontologyEconomic growthGeographyAgricultureNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent crisis and conflicts in African countries, the Middle East and the Americas have led to forced population migration and rekindled concern about food security. This article aims to map in the scientific literature the implications of forced migration on food and nutrition of refugees. Scoping Review, and database search: databases: PubMed Central, LILACS, SciElo, Science Direct and MEDLINE. Languages used in the survey were: English, Portuguese and Spanish, with publication year from 2013 to 2018. 173 articles were obtained and after removing of duplicates and full reading, 26 articles were selected and submitted to critical reading by two reviewers, resulting in 18 articles selected. From the analysis of the resulting articles, the following categories emerged: Food Inequity; Cultural Adaptation and Nutrition; Emerging Diseases and Strategies for the Promotion of Nutritional Health. Food insecurity is a marked consequence of forced international migration, and constitutes an emerging global public health problem, since concomitant with increasing population displacements also widens the range of chronic and nutritional diseases.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0100,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,398
Tête enseignante GPT0,562
Écart entre enseignants0,165 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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