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Enregistrement W4401894371 · doi:10.1177/10887679241275652

From Susceptibility to Immunity: The Pandemic of Homicide Grief

2024· article· en· W4401894371 sur OpenAlexaff
Tanya L. Sharpe, Annette Bailey, Monte-Angel Richardson

Notice bibliographique

RevueHomicide Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHomicidePandemicGriefPoison controlMedical emergencyCriminologySuicide preventionMedicineInjury preventionImmunityOccupational safety and healthHuman factors and ergonomicsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychologyVirologyPsychiatryImmunologyDiseaseImmune systemInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Grief from homicide is a global phenomenon. A pattern of structural racism and systemic inequities have shaped Black homicide deaths and have increased the prevalence, susceptibility, spread, and impact of homicide grief for Black communities throughout the global diaspora. A complex interplay of structural vulnerabilities has constituted a worldwide pandemic of homicide grief for Black communities. In this paper, homicide grief is conceptualized as a pandemic. Historical and structural factors that create vulnerability to homicide loss, enhance susceptibility, and facilitate the spread of homicide grief for Black communities is described. A public health framework incorporating prevention, protection, and mitigation strategies is critical to addressing pandemics. A public health framework that incorporates anti-Black racism and other sociopolitical factors that render Black communities disproportionately vulnerable to homicide grief is proposed. Recommendations for reducing the prevalence and interrupting the inequitable spread of homicide grief within Black communities is discussed, including improved access to culturally responsive grief and bereavement services, influencing policy structures, and increasing culturally attuned research efforts.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0000,006
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,328 · 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'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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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