Commentary in response to ‘characterising the risk of homicide in a population-based cohort’ (O’Neill <i>et al</i>, 2019)
Notice bibliographique
Résumé
We are social epidemiologists and community advocates focused on addressing social determinants of health inequities. While we appreciate O’Neill et al ’s effort to link multiple provincial-level administrative data sets to examine homicide victimisation by immigration status in Ontario, Canada, we have concerns about the framing and interpretation of findings and their potential impact on immigrants and refugees.1 While O’Neill et al ’s data and sample size are strengths, the attention to the context of being an immigrant to Canada, theoretical framework and motivation for examining immigrants in relation to homicide victimisation are not fully developed. O’Neill et al do not acknowledge having done any community engagement which is critical and ethical2 given the long history of exclusion, exploitation, racism and discrimination, and the current global climate of increasing criminalisation of migrants. Meaningful community engagement offers important context; helps shape the research purpose, questions, approach, interpretation and recommendations; and can reduce the potential for harm. Though criminalisation of migration under security pretexts is an infringement of international law,3 and contradicts evidence that immigration is related to a reduction in crime,4 many high-income countries, including Canada, …
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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 | 0,009 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,049 | 0,048 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,010 |
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 ».