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Enregistrement W3132046277

“This is what labels you”: Examining the structural context of how limited English proficiency and experiences with interpretation services interact to shape health and health access for im/migrant women in Metro Vancouver, British Columbia

2020· dissertation· en· W3132046277 sur OpenAlexfundaboutno aff
Heather Mei-ling Wiedmeyer

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterpreting and Communication in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSimon Fraser University
Mots-clésInterpretation (philosophy)Context (archaeology)Limited English proficiencyPsychologyMedicineSocial psychologyComputer scienceHealth carePolitical scienceGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Considerable research has documented negative health outcomes of ‘language barriers’ for im/migrants in destination countries. There is a crucial need for research underpinned by structural and intersectional frameworks that center im/migrant women’s lived experiences to inform interventions that move beyond the individual-level towards systemic, equity-oriented change. This study analyzed qualitative data from focus groups (4, N=29) and individual interviews with im/migrant women (N=49) and providers (N=10) conducted from July 2018 – February 2020 in Metro Vancouver, British Columbia. Moving beyond conceptualizations of language as a ‘barrier’, narratives revealed how unmet communication needs for im/migrant women operated as a form of systemic discrimination. Responsibility for communication often rested on im/migrant women, relegating them to a second tier of care. Best practices for interpretation included a holistic approach that went beyond availability of language-concordant options towards im/migrant-sensitive models that accommodate converging effects of language, im/migration status, systemic racism, and gender.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,009
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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