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Enregistrement W4245032768 · doi:10.5663/aps.v3i1-2.20022

Pandemic H1N1 Targeted Messaging for Manitoba Metis: An Evaluation of a Risk Communication Intervention

2014· article· en· W4245032768 sur OpenAlexafffundvenueabout
S. Michelle Driedger, Ryan Maier, Julianne Sanguins, Sheila Carter, Judith Bartlett

Notice bibliographique

Revueaboriginal policy studies · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFocus Groups and Qualitative Methods
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesCanadian Institutes of Health ResearchMinistry of Economy, Trade and Industry
Mots-clésMetisIntervention (counseling)PandemicFocus groupMedicinePublic relationsPsychologyNursingEnvironmental healthBusinessPolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Certain populations are more at-risk than others during a pandemic, and health systems are required to develop targeted risk messaging to ensure that those populations have access to necessary protective materials and information. During the H1N1 pandemic in 2009–2010, the Manitoba Metis Federation (MMF), with support from Manitoba Health, carried out a door-to-door risk communication campaign that targeted particularly at-risk Metis in Manitoba, Canada. This paper is an evaluation of that campaign. To investigate Metis perceptions of the intervention, researchers conducted five focus groups (n=50 participants) with Metis citizens in two communities where targeted home visitations were carried out. To understand the rationale and intentions of the intervention, researchers also carried out key informant interviews with MMF senior staff who were responsible for developing the intervention and delivering the training to the communication messengers. Despite the positive steps taken to reach an at-risk community, the outcomes of this particular intervention ultimately did not meet its intended goals. Efforts can be made during inter-pandemic periods to build on established relationships, learn from past experiences, and develop new solutions. To ensure optimum community reception, intensive health messaging campaigns need to strategize ways to impart health expertise in ways that are culturally relevant.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,751
Score d'incertitude au seuil0,496

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,194
Tête enseignante GPT0,566
Écart entre enseignants0,371 · 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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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