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Enregistrement W2996066887 · doi:10.5864/d2019-027

Addressing Health Inequities in Environmental Public Health in Alberta

2019· article· en· W2996066887 sur OpenAlexaffvenueabout
Michelle Kilborn, Jason Cabaj, Lynn Navratil, Angela Torry, Richelle Schindler

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Review · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperationalizationHealth equityPublic relationsEquity (law)Public healthSocial determinants of healthHealth promotionPolitical scienceBusinessEconomic growthMedicineNursingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental health related inequities can occur when environmental hazards or disasters disproportionally impact vulnerable populations, when environmental protection activities place a disproportionate burden on marginalized groups through a lack of inclusion or representation, and through creation of policies or programs that address only the immediate environment rather than the broader structural determinants that have created it ( Gore and Anita, 2013 ). Environmental public health (EPH) practitioners are well positioned to reduce inequities when they are empowered to include an equity lens in their work and identify opportunities to act on the social determinants of health (SDH). This focus group project identified ways in which public health inspectors in Alberta Health Services Calgary zone understand the concepts of equity and SDH as relevant to their work, revealed gaps in understanding and practice, and generated ideas to operationalize the integration of an equity lens into EPH practice. This project helps reinforce the importance of providing health equity education and opportunities for collaboration as a catalyst for action to integrate SDH and health equity into professional competencies and address organizational/operational barriers. Sharing these results will be helpful in moving towards fulfilling the key inequity-reducing role of EPH practice.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,643
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,303 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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