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Enregistrement W4386862033 · doi:10.32799/ijih.v18i2.39270

Conversations on Cannabis and Mental Health: Recommendations for Health and Social Care Providers from Indigenous 2SLGTBQQIA+ People in Canada

2023· article· en· W4386862033 sur OpenAlexafffundvenueabout
Marisa Blake, Jessica R. Webb, Lee Allison Clark, Chaneesa Ryan, Abrar Ali, Lynne Groulx

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Indigenous Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensNative Women's Association of Canada
Organismes subventionnairesMental Health CommissionMcMaster UniversityAmerican Heart Association
Mots-clésIndigenousMental healthLegalizationCannabisHealth carePublic relationsMedicineNursingPsychologyPolitical sciencePsychiatryLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the recent legalization of cannabis in Canada, there is an urgent need for information about its effects on Indigenous populations due to the impact of cannabis on the mental health of Indigenous Peoples in Canada being largely unknown. Using the guiding principles of Etuaptmumk (Two-Eyed Seeing), Sharing Circles were held to hear the needs and experiences of Indigenous People in relation to their mental health and cannabis use. From these engagements and using gender-based and distinctions-based analysis, four recommendations were developed for academic institutions, medical regulatory authorities and health and social care providers (HSCPs) to consider when caring for Indigenous People living with mental health issues. The findings point to the disconnection between recent research on medical cannabis and its availability to Indigenous People through accessible mediums, HSCPs, and the lack of cultural safety in health and social services. The four recommendations provided are helpful to both educate frontline HSCPs about the needs and experiences of Indigenous People and improve access to current information and best practices for Indigenous People who use cannabis for mental health from the regulatory and representation perspective.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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 enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0460,013
Communication savante0,0130,009
Science ouverte0,0060,020
Intégrité de la recherche0,0080,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,333 · 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'admission4
Résumé présentoui

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