Closing the health gap among Canadians: Using Co-Active Life Coaching to address the challenges to primary healthcare
Notice bibliographique
Résumé
Several studies have reported the burden of obesity and cardiometabolic risk to be disproportionately greater among ethnic minorities in comparison to those of European-descent.1,2 Generally, the 'healthy immigrant effect' is proposed as the reason for this disparity, in which new immigrants start to lose their health advantage when they start to adopt the physical, social and cultural environment of their newly adopted country. 1 However, evidence suggests that aboriginal populations also experience poorer obesity-related health outcomes relative to the entire Canadian population, 3 which suggests that this health inconsistency may not be exclusive to immigrant populations.Additionally, this may reflect a deeper issue of accessibility and utilization of primary care services among Canada's diverse population.The following paper will explore the barriers to healthcare access and utilization, specifically primary care among ethnic minorities.In addition, this paper aims to highlight a potential health behaviour intervention, known as Co-Active Life Coaching (CALC), which may serve as a means to manage obesity and cardiometabolic risk and ultimately, alleviate the high demand for primary care.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».