Ethnicité et santé mentale : Conceptualisation, défi nition et opérationnalisation de l’ethnicité dans le contexte canadien
Notice bibliographique
Résumé
La présente étude fournit un compte rendu critique des études canadiennes sur l’ethnicité et la santé mentale pour ce qui est de la définition, de la conceptualisation et de l’opérationnalisation de l’ethnicité. Elle constitue un article fondateur sur les problèmes de méthodologie liés à ces facteurs et leurs répercussions, dans le but de guider la recherche future et de rendre possible la comparabilité des résultats entre les différentes études. Les bases de données Sociological Abstracts, PsycINFO, MEDLINE et CINAHL ont servi à répertorier les articles canadiens pertinents publiés entre janvier 1980 et décembre 2004. Ce compte rendu met en évidence un certain nombre de questions importantes que les futurs chercheurs devront prendre en considération, telles que la nécessité : 1) d’expliquer clairement pourquoi l’ethnicité est importante dans le cadre de leur recherche; 2) de fournir une définition claire de l’ethnicité, qui influe sur sa conceptualisation et son opérationnalisation; 3) de présenter une conceptualisation de l’ethnicité fondée sur la théorie, qui doit être reliée à la question sur laquelle porte la recherche et 4) de donner des justifications claires pour ce qui est des décisions prises au sujet de la source de données utilisée, de l’opérationnalisation de l’ethnicité et des catégories ethniques incluses dans leurs études.
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 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 | 0,020 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,014 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».