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Enregistrement W3202575289 · doi:10.1080/22423982.2021.1935594

Families navigating community resources: understanding and supporting Nunavimmiut families

2021· article· en· W3202575289 sur OpenAlexafffundabout
Sarah Fraser, Valérie Parent, Caroline Weetaltuk, Jennifer Hunter

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Circumpolar Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensNunavik Regional Board of Health and Social ServicesUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésMandateParticipatory action researchCitizen journalismSociologyPublic relationsPolitical scienceAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a project aiming to develop community-led resources for families in northern Quebec, Canada, members (Inuit and non-Inuit) of the project decided to meet with Inuit parents to hear their experiences and needs, and to better understand how family dynamics might be related to ways of using resources within communities. In this article, we present secondary analyses of interviews conducted in 2015 with 14 parents living in a community of Nunavik, northern Quebec, accompanied by participatory analysis sessions. A dual data analysis strategy was adopted. Non-Inuit researchers and research assistants with significant lived experience in Nunavik explored what they learned from the stories that Inuit parents shared with them through the interviews and through informal exchanges. Inuit partners then discussed the large themes identified by the research team to guide non-Inuit researchers in their analysis. The aim was to better inform non-Inuit service providers and people whose mandate it is to support community mobilisation in relation to the heterogeneous realities of Inuit families, and the ways in which they can be of support to families based on their specific realities and needs.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0240,008
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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