Notice bibliographique
Résumé
Providing clinical care to children from Indigenous backgrounds is a privilege afforded to many paediatricians across the country. This work, however, makes it disturbingly apparent that certain structural inequities obstruct these children’s right to the highest attainable standard of health (1). For example, in northern Manitoba, housing shortages and poor ventilation (2,3) result in infants requiring recurrent medical evacuation by air for bronchiolitis. Astronomical grocery prices in Nunavut and on reserves have compounded the impacts of shifting from traditional to commercial foods, leading to food insecurity (4), child malnourishment, type 2 diabetes, and obesity (5–8). Perhaps most heartbreakingly, adolescent suicides continue to plague many communities in northern Manitoba, Northern Ontario, Nunavik, and Nunavut (9,10). Despite recent glimmers of promise (11–14), these issues have not provoked a sense of ‘enough is enough’ among those who create policies, establish budgets, and set strategic priorities. Why—in a country that has ratified the United Nations Convention on the Rights of the Child (15), supports the UN Declaration on the Rights of Indigenous Peoples (16,17) and has a Charter of Rights and Freedoms in which equality is enshrined in law (18)—are the lives of these children and adolescents valued less than those of their non-Indigenous peers?
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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 | 0,004 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,336 | 0,137 |
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 ».