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Enregistrement W3183333479 · doi:10.1177/11771801211016873

Healthy Smile, Happy Child: partnering with Manitoba First Nations and Metis communities for better early childhood oral health

2021· article· en· W3183333479 sur OpenAlexafffundabout
Grace Kyoon‐Achan, Robert J. Schroth, Daniella DeMaré, Melina Sturym, Julianne Sanguins, Frances Chartrand, Rhonda Campbell, Jeanette Edwards, Josée G. Lavoie, Michael Moffatt

Notice bibliographique

RevueAlterNative An International Journal of Indigenous Peoples · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensManitoba HealthFirst Nations Health and Social Secretariat of ManitobaWinnipeg Regional Health AuthorityUniversity of ManitobaChildren's Hospital Research Institute of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMetisIndigenousViewpointsEarly childhoodFocus groupFirst nationHealth promotionMedicinePsychologyDevelopmental psychologyPublic healthSociologyNursingAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indigenous populations in Canada are disproportionately affected by early childhood caries. The Healthy Smile, Happy Child initiative utilizes a community development approach to encourage community uptake of evidence-based early childhood oral health promotion strategies. Sharing circles and focus groups elicited First Nations and Metis (Indigenous peoples of mixed Indigenous-European, primarily French, ancestry) views on the challenges of keeping children caries-free. We share participants' experiences and viewpoints on implementation research strategies, principles and protocols that are sensitive to Indigenous community-based contexts.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,332
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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