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Enregistrement W4249952478 · doi:10.31038/awhc.2020353

Mapping Contextual Drivers of HIV Vulnerability: A Qualitative Study of African, Caribbean, Black Youth in Windsor, Canada

2020· article· en· W4249952478 sur OpenAlexafffundabout
Francisca Omorodion, Eleanor Maticka‐Tyndale, Neema William Jangu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHIV/AIDS Impact and Responses
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchWilfrid Laurier UniversityUniversity of WindsorUniversity of Louisville
Mots-clésWindsorVulnerability (computing)Qualitative researchBlack africanHuman immunodeficiency virus (HIV)Caribbean regionGender studiesGeographyPolitical scienceSociologyEthnologyMedicineComputer securityAnthropologyComputer scienceLatin AmericansVirologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Based on POWER study: Promoting and owning empowerment and resilience among African, Caribbean, and Black Canadian (ACB) youth, this paper explored the contextual factors that expose ACB youth to HIV infection. Method:We conducted six focused community-mapping sessions with 43 purposively drawn ACB youth living in Windsor, Canada.Based on socioenvironmental approach, we investigated a number of issues including, where to find ACB people, places afraid to go, places to find casual partners, where they spend leisure time, healthy and unhealthy places.Results: The findings showed that ACB population mainly resides in poor areas, with close proximity to bars, strip shops, recreational/sports places.And, multifaceted factors, such as economic deprivation, marginalization, discrimination, and substance use provided an enabling environment for ACB youth exposure to HIV/AIDS.Conclusion: Future HIV/AIDS prevention must be locality specific and culturally sensitive, by taking into account individual, structural, environmental and socio-cultural factors in future HIV prevention strategies.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,319

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0310,007
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,197 · 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
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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