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Enregistrement W4399424049 · doi:10.3148/cjdpr-2024-011

Exploring Food Security and Mental Health Among Street-Involved Canadian 2S/LGBTQI+ Youth: A Review of the Literature

2024· review· en· W4399424049 sur OpenAlexaffvenueabout
Megan White, Olivier Ferlatte, Phillip Joy, Linda Mann

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2024
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalMount Saint Vincent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthGrey literatureExtant taxonFood securityFood insecurityPublic relationsPopulationBusinessPolitical sciencePsychologyEnvironmental healthMedicineMEDLINEGeographyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this literature review is to evaluate the extant research addressing food insecurity and mental health among street-involved 2S/LGBTQI+ youth in Canada. Searches were undertaken in academic databases, Google, and Google Scholar for relevant research articles, reports, and grey literature. Our team found nil research specifically addressing food insecurity and the mental health of street-involved 2S/LGBTQI+ youth in Canada. Given that, contextual and contributory factors affecting the mental health and food security of this population are discussed. The available research demonstrates a significant misalignment between the existing support mechanisms and the requirements of this specific population. This underscores the urgent necessity for the establishment of structurally competent, safe, and easily accessible resources. Moreover, there is a clear imperative for additional research endeavors aimed at addressing knowledge deficiencies. These efforts are crucial in empowering dietitians to facilitate enhanced interdisciplinary collaboration, thereby fostering the creation of sustainable, accessible, and appropriate food systems tailored to the needs of this vulnerable demographic.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,380
Score d'incertitude au seuil0,765

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0100,015
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,330
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,160 · 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'étudeSans objet
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
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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