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Enregistrement W4307552156 · doi:10.3390/ijerph192013688

Aspects of Wellbeing for Indigenous Youth in CANZUS Countries: A Systematic Review

2022· review· en· W4307552156 sur OpenAlexaffabout
Kate Anderson, Elaina Elder‐Robinson, Alana Gall, Khwanruethai Ngampromwongse, Michele Connolly, Angeline Letendre, Esther Willing, Zaine Akuhata-Huntington, Kirsten Howard, Michelle Dickson, Gail Garvey

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2022
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensAlberta Health Services
Organismes subventionnairesMedical Research Future FundNational Health and Medical Research Council
Mots-clésIndigenousSystematic reviewPsychologyGeographyEnvironmental healthMEDLINEPolitical scienceMedicineBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indigenous children and young people (hereafter youth) across CANZUS nations embody a rich diversity of cultures and traditions. Despite the immense challenges facing these youth, many harness cultural and personal strengths to protect and promote their wellbeing. To support this for all youth, it is critical to understand what contributes to their wellbeing. This review aims to identify components contributing to wellbeing for Indigenous youth in CANZUS nations. Five databases were searched from inception to August 2022. Papers were eligible if they: focused on Indigenous youth in CANZUS nations; included views of youth or proxies; and focused on at least one aspect of wellbeing. We identified 105 articles for inclusion (Canada n = 42, Australia n = 27, Aotearoa New Zealand n = 8, USA n = 28) and our analysis revealed a range of thematic areas within each nation that impact wellbeing for Indigenous youth. Findings highlight the unique challenges facing Indigenous youth, as well as their immense capacity to harness cultural and personal strengths to navigate into an uncertain future. The commonalities of Indigenous youth wellbeing across these nations provide valuable insights into how information and approaches can be shared across borders to the benefit of all Indigenous youth and future generations.

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)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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