Immigrant, black and racialized people’s health
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Immigrant, black and racialized people’s health Learn about the research of Dr. Bukola Salami, Professor at Cumming School of Medicine, University of Calgary, in this particular focus on Immigrant, Black, and Racialized People’s Health. Immigrants often arrive in Canada in better health than the Canadian-born population due to pre-arrival health screening. This phenomenon is called the healthy immigrant effect. However, the health of immigrants often declines after a period of time in Canada. Several factors contribute to this health decline, including poor socioeconomic outcomes, healthcare access barriers, and discrimination. Professor Salami’s research program focuses on policies and practices shaping migrant and Black people’s health. She has been involved in over 85 funded studies totaling over $230 million. She has led research projects on topics including African immigrant child health, immigrant mental health, access to healthcare for Black women, access to healthcare for immigrant children, Black youth mental health, the health of internally displaced children, the well-being of temporary foreign workers, COVID-19 vaccine hesitancy among Black Canadians, an environmental scan of equity-seeking organizations in Alberta, culturally appropriate practices for research with Black Canadians, international nurse migration, and parenting practices of African immigrants.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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