MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4296614590 · doi:10.36367/ntqr.11.e554

Nobody listens, nobody wants to hear you: Access to healthcare/social services for women in Canada

2022· book· en· W4296614590 sur OpenAlexaffabout
Pilar Camargo‐Plazas, Jennifer Waite, Michaela Sparringa, Martha M. Whitfield, Lenora Duhn

Notice bibliographique

RevueNew Trends in Qualitative Research · 2022
Typebook
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth carePhotovoicePovertynobodyPsychologySociologyPolitical scienceEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Canada, an unacceptable number of women live below the poverty threshold. Some subgroups of women, such as Indigenous, visible minorities, immigrants and refugees, older adults, and single mothers are more likely to live in poverty, as they face multiple systemic barriers preventing their financial stability. Further, socioeconomic status, employment, gender, and access to healthcare and social services negatively impact women’s well-being and health. Yet little is known about how these factors affect healthcare behaviours and experiences for women living on a low income. Our goal is to describe and understand how gender and income influence access to healthcare and social services for women living on a low income. Methods: Partnered with a not-for-profit organization, we explored the experiences of women living on a low income in Kingston, Canada. Using participatory, art-based research and hermeneutic phenomenological approaches, our data collection methods included photovoice, semi-structured interviews and culture circles. A purposive sample was recruited. Analysis was conducted following the social determinants of health framework by Loppie-Reading and Wien. Results: Participants perceived the healthcare and social services systems as unnecessarily complex, disrespectful, and dismissive–one where they are mere spectators without voice. They do not feel heard. They also identified problematic issues regarding living conditions, housing, and fresh food. Despite these experiences, participants are resilient and optimistic. Implications: Learning from participants has indicated priority issues and potential, pragmatic solutions to begin incremental improvements. Changing system design to enable self-selection of food items is one example. Conclusion: For an individual to feel others view them as unworthy of care, especially if those ‘others’ are the care providers, is ethically and morally distressing–and it certainly does not invite system-use. While our early findings reveal considerable system improvements are required, we are inspired by and can learn from the strength of the participants.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,512

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0360,008
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,332
Tête enseignante GPT0,557
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNew Trends in Qualitative ResearchMême sujetGlobal Public Health Policies and EpidemiologyTravaux en français237 207