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Enregistrement W4385393994 · doi:10.5014/ajot.2023.77s2-po247

The Experience of Food Insecurity During & After Homelessness in High-Income Countries: A Systematic Review & Meta-Aggregation

2023· review· en· W4385393994 sur OpenAlexaff
Corinna Easton, Abe Oudshoorn, Tracy Smith‐Carrier, Cheryl Forchuk, Carrie Anne Marshall

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Occupational Therapy · 2023
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensParkwood InstituteRoyal Roads UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood insecurityLow incomePerspective (graphical)Distribution (mathematics)PovertyPsychologySociologySocioeconomicsEconomic growthEnvironmental healthDemographic economicsEconomicsFood securityMedicineGeographyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Date Presented 04/22/2023 Because of inequitable distribution of resources, rates of homelessness and food insecurity continue to rise in high-income countries. We completed a systematic review and meta-aggregation to understand the experiences of food insecurity during and after homelessness in high-income countries. Our findings suggest that food insecurity is a serious occupational issue for individuals who are unhoused and housed after homelessness. Implications from an OT perspective will be discussed. Primary Author and Speaker: Corinna Easton Contributing Authors: Abe Oudshoorn, Tracy Smith-Carrier, Cheryl Forchuk, Carrie Anne Marshall

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,012
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,317
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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