A Logic Model Framework for Planning an International Refugee Health Research, Evaluation, and Ethics Committee
Notice bibliographique
Résumé
Collaborative approaches to supporting the health of refugees and other newcomer populations in their resettlement country are needed to address the complex medical and social challenges they may experience after arrival. Refugee health professionals within the Society of Refugee Healthcare Providers (SRHP)-the largest medical society dedicated to refugee health in North America-have expressed interest in greater research collaborations across SRHP membership and a need for guidance in conducting ethical research on refugee health. This article describes a logic model framework for planning the SRHP Research, Evaluation, and Ethics Committee. A logic model was developed to outline the priorities, inputs, outputs, outcomes, assumptions, external factors, and evaluation plan for the committee. The short-term outcomes include (1) establish professional standards in refugee health research, (2) support evaluation of existing refugee health structures and programs, and (3) establish and disseminate an ethical framework for refugee health research. The SRHP Research, Evaluation, and Ethics Committee found the logic model to be an effective planning tool. The model presented here could support the planning of other research committees aimed at helping to achieve health equity for resettled refugee populations.
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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 | 0,114 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,015 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».