Landscape of Métis health and wellness: protocol for a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: . In line with Métis people having a unique culture, history, language and way of life, a distinctions-based approach is critical to understand the current landscape of Métis-specific health. In this paper, we present a scoping review protocol to describe this research landscape in Canada led by the Métis Nation of Ontario (MNO). METHODS AND ANALYSIS: This scoping review protocol is reported in line with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for scoping reviews reporting guidelines and follows Arksey and O'Malley's scoping review methodology. We will search electronic databases (Scopus, MEDLINE, Embase, Web of Science, CINAHL, APA PsycINFO, Anthropology Plus, Bibliography of Indigenous Peoples of North America, Canadian Business and Current Affairs, Indigenous Studies Portal, Informit Indigenous Collection, Collaborative Indigenous Garden, PubMed, ProQuest), grey literature sources and reference lists from selected papers. Two reviewers (HMB and SK) will double-blind screen all titles/abstracts and full-text studies for inclusion. Any health-related study or health report that includes a Métis-specific health, well-being or Métis social determinant of health outcome will be included. Relevant variables will be extracted following an iterative process whereby the data charting will be reviewed and updated. ETHICS AND DISSEMINATION: Findings from this scoping review will be shared back through the MNO's existing community-based communication channels. Traditional academic dissemination will also be pursued. Research ethics board approval is not required, since data are from peer-reviewed publications or publicly shared health reports and knowledge translation products.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,166 | 0,212 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,140 | 0,028 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».