Defining the Black population in Canadian health research: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In the context of health research in Canada, various terms and labels have been employed to reference the Black population. This practice has had the unintended consequence of diminishing the comparability and efficiency of studies. Furthermore, using a broad term such as 'Black' may fail to encompass the diversity and intricacy of the ethnocultural backgrounds of people who are racialised as such. It may also obscure the subtleties of their experiences and health outcomes. This study aims to examine how health researchers have defined Black within the scope of their work and different labels used to identify the Black population in Canada. METHODS AND ANALYSIS: We have developed and employed a comprehensive and sensitive search strategy to identify articles concerning the health and wellness of the Black population in Canada. Both peer-reviewed and grey literature will be searched. Original articles published in both English and French will be included. The screening process will consist of two stages: the title and abstract screening, followed by a thorough examination of full-text articles. Additionally, single citation tracking and manual search of reference lists will be conducted. Study characteristics and relevant information on the definition of the Black population will be extracted, followed by reflective thematic analysis and presentation of the key findings. ETHICS AND DISSEMINATION: This review will not require ethical approval. We will disseminate the results through meetings with stakeholders. From the beginning, a knowledge translation approach was decided upon following consultation with citizen researchers and community champions. Our findings will also be disseminated through oral and poster presentations, peer-reviewed publications, and social media.
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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 | 0,180 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,014 |
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 ».