A New Way Forward: Recognizing the Importance of HIV in Controlling Tuberculosis among Canada’s Indigenous Population
Notice bibliographique
Résumé
Canada’s indigenous population (which includes the First Nations, Inuit, and Metis) suffers from startling health inequities that have been largely attributed to the persisting effects of colonization leading to poverty, overcrowding, and unemployment (Macaulay, 2009). As important social determinants of health, these conditions have played a critical role in the progression of both communicable and non-communicable disease epidemics amongst the indigenous population, including tuberculosis (TB) and human immunodeficiency virus (HIV). The prevalence of TB and HIV within the indigenous population is approximately 34 times and 2 times greater than in the non-indigenous population, respectively (PHAC, 2012; PHAC, 2016). The government of Canada has responded to these striking discrepancies by implementing national HIV and TB prevention and control programs which include initiatives targeted toward the indigenous population (PHAC, 2004; PHAC, 2014). However, these programs fail to adequately address the strong association between HIV and TB, and the importance of this association in the treatment and prevention of disease. The need to address this association is further magnified within indigenous populations which suffer from both these infections at aberrantly high rates.
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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 | 0,012 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,011 |
| Communication savante | 0,014 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».