MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4362475708 · doi:10.24908/iqurcp16323

A Holistic Approach to the Indigenous Torontonian’s Mental Health Inequity

2023· article· en· W4362475708 sur OpenAlexaffvenueabout
Mark Labib

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthIndigenousDisadvantagePopulationHealth equitySocioeconomic statusMedicinePsychological interventionSocial determinants of healthGerontologyEnvironmental healthPsychologyPublic healthPsychiatryPolitical scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prevalence of mental health disorders in Canada is at an all-time high, affecting approximately 6.7 million Canadians, making it the leading cause of disability in the country. This study focuses on the mental health situation in Toronto, one of Canada's biggest cities, and aims to identify the causes of frequent mental health visits by assessing the social determinants of health (SDH) related to mental health. The hypothesis of a correlation between the density of the Aboriginal population in Toronto and mental health prevalence visits is supported by numerous academic studies and prevalent factors. The long lasting trauma caused by residential schools impacts mental health through increased anxiety, depression, and poor relationships with caregivers. Additionally, the assimilation of the Aboriginal population has also caused a significant loss of socioeconomic status (SES). By placing them on reserves with limited financial support. Finally, epigenetics plays a significant role in understanding the intergenerational effects of historical trauma and its impact on the Aboriginal population. This study aims to harness the implications of these factors for social policy and advocacy as well as mental health promotion in Canada and other Anglo-settler nations. This study highlights the need for a sustainable solution to improve the mental health situation in Toronto. It calls for a two-pronged approach, including both prevention and treatment. Preventive measures include addressing the root causes of poor mental health, including the legacy of residential schools, economic disadvantage, and cultural discontinuity, while treatment should aim to provide access to culturally appropriate mental health services and support. By addressing the social determinants of health related to mental health and taking a holistic approach, it is possible to reduce the impact of mental health disorders in Canada and improve the well-being of all Canadians.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil0,488

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0220,018
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,266
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,209 · 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
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference ProceedingsMême sujetHealth disparities and outcomesTravaux en français237 207