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Enregistrement W3211752566 · doi:10.13140/rg.2.2.15877.24804

Immigrant Health Care Research and Knowledge Translation in Canada -- A Scoping Review

2018· article· en· W3211752566 sur OpenAlexaboutno aff
Ning Tang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterpreting and Communication in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge translationImmigrationHealth careMedicineRefugeeNursingPopulationPublic relationsEconomic growthKnowledge managementPolitical scienceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Canada receives 250000 new immigrants and refugees annually. One of five Canadians is immigrant. Immigrant health care research and knowledge translation are directly related to immigrant health and population health in Canada. Objectives: The study aims at identifying and mapping knowledge translation of immigrant health care research in Canada. Method:An exploratory scoping review was conducted to achieve the study objectives. The findings were synthesized with a narrative approach. Findings: The very limited immigrant health care research discoveries in very limited fields were generated incompletely to knowledge translation (5% and 3% respectively for knowledge translation rate and research-based integrated knowledge translation rate). Much less progress has been made in making available immigrant health care research evidence to inform the needs of health policymakers and stakeholders in Canada. Conclusion: Canadian immigrant health researchers, policy makers, stakeholders and knowledge-brokers should generate co-jointly immigrant health care research and effective and integrated knowledge translation. The funding agencies should provide much more support on the research and knowledge translation for the optimal improvement of immigrant health and population health in Canada.

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)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,142
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,654

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,142
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0310,054
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0140,005
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,355
Tête enseignante GPT0,595
Écart entre enseignants0,240 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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