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Enregistrement W4390490378 · doi:10.1186/s12939-023-02064-5

Mapping a research-advocacy-policy agenda on human rights and albinism: a mixed methods project

2024· article· en· W4390490378 sur OpenAlexafffund
Sheryl Reimer‐Kirkham, Barbara Astle, Ikponwosa Ero, Lori G. Beaman, Bonny Ibhawoh, Elvis Imafidon, Richard Sawatzky, Wisdom J. Tettey, Meghann Buyco, Emma Strobell

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Equity in Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquemelanin and skin pigmentation
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of TorontoTrinity Western UniversityMcMaster UniversityWilfrid Laurier UniversityUniversity of OttawaWestern University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésAlbinismHuman rightsCivil societyPolitical scienceHuman servicesPublic relationsPublic administrationSociologyLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Persons with albinism face challenges to their wellbeing, safety, and security, ranging from vision impairment and skin cancer to stigma and discrimination. In some regions, they also face human rights atrocities including mutilation and murder. Research on human rights and albinism is a relatively new field that has gained momentum since the United Nations appointment of an Independent Expert on the enjoyment of human rights by persons with albinism. In this paper, we present the results of a mixed methods study undertaken to identify priorities for research, advocacy, and policy on albinism and human rights. METHODS: The first component was a synthesis of peer-reviewed and grey literatures at the nexus of albinism, spiritual/cultural beliefs and practices, and human rights. We then conducted a priority-setting survey, informed by Delphi methods, on extant knowledge-practice gaps and research, advocacy, and policy priorities. Inclusion criteria included demonstrated expertise in the field (e.g., peer-reviewed publications, funded research), membership on national or international associations, or advocacy (civil society organizations) of more than 2 years in albinism and human rights. Thereafter, we gathered leading researchers, policy-makers, and civil society stakeholders for a Roundtable to gain consensus on these priorities. RESULTS: Access to skin and vision care, and education were not deemed high priority for research, likely because the evidence supporting the need for these is well established. However, they were priorities for advocacy and policy: what is needed is mobilization of this evidence through advocacy and implementation of such services (policy). Other social determinants of health (rurality, poverty, and gender equality) are present as subtext in the findings, more so than priorities for research, advocacy, or policy, despite their preponderance in the lives of persons with albinism. Research was prioritized on stigma and discrimination; advocacy; and witchcraft, but with some differentiation between Global North and Global South priorities. Priorities for research, advocacy, and policy vary in keeping with the explanatory frameworks at play, including how harmful practices and witchcraft are viewed. CONCLUSIONS: The lived experience of albinism is profoundly shaped by the social determinants of health (SDOH). Threats to the security and well-being of persons with albinism should be viewed through a human rights lens that encompasses the explanatory frameworks at play.

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)0,231
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,160
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil0,948

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2310,160
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0120,010
Études des sciences et des technologies0,0090,006
Communication savante0,0110,007
Science ouverte0,0050,018
Intégrité de la recherche0,0040,004
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 Opus0,302
Tête enseignante GPT0,627
Écart entre enseignants0,324 · 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.

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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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