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Enregistrement W4384627165 · doi:10.1111/cdoe.12893

Oral health‐related stigma: Describing and defining a ubiquitous phenomenon

2023· review· en· W4384627165 sur OpenAlexaff
Janine Doughty, Mary Ellen Macdonald, Vanessa Muirhead, Ruth Freeman

Notice bibliographique

RevueCommunity Dentistry And Oral Epidemiology · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicinePhenomenonStigma (botany)Oral healthInternet privacyEpistemologyDentistryPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is the fourth of a series of narrative reviews to critically rethink underexplored concepts in oral health research. The series commenced with an initial commissioned framework of Inclusion Oral Health, which spawned further exploration into the social forces that undergird social exclusion and othering. The second review challenged unidimensional interpretations of the causes of inequality by bringing intersectionality theory to oral health. The third exposed how language, specifically labels, can perpetuate and (re)produce vulnerability by eclipsing the agency and power of vulnerabilised populations. In this fourth review, we revisit othering, depicted in the concept of stigma. We specifically define and conceptualize oral health-related stigma, bringing together prior work on stigma to advance the robustness and utility of this theory for oral health research.

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)0,011
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0060,010
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,448
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,061 · 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
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

Citations42
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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