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Enregistrement W4403387479 · doi:10.33137/cpoj.v7i1.44002

INVISIBLE STRUGGLES: EXPLORING CHALLENGES FACED BY WOMEN WITH AMPUTATION IN INDIA

2024· article· en· W4403387479 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Junaid Alam, A.K.. Tr. Joshi, Nida Mir, Nishtha Chawla, Sushma Sagar

Notice bibliographique

RevueCanadian Prosthetics & Orthotics Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmputationVulnerability (computing)NeglectTownsendNew delhiPsychologyGerontologyMedicineSociologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Women in India, particularly those with amputation, face significant challenges, including but not limited to, unequal prosthetic access and satisfaction, societal discrimination, and the physical and emotional consequences of amputation. These challenges are further exacerbated by gender biases towards access to education and socioeconomic factors, which increases their vulnerability to unemployment and mental health issues. This article emphasizes the urgent need for affordable and customizable prosthetic options tailored to the unique needs of women with amputation, particularly those from low-income backgrounds who often face neglect. Thus, addressing these disparities would significantly enhance their overall well-being and independence. Article PDF Link: https://jps.library.utoronto.ca/index.php/cpoj/article/view/44002/33160 How To Cite: Alam J, Joshi A, Mir N, Chawla N, Sagar S. Invisible struggles: Exploring challenges faced by women with amputation in India. Canadian Prosthetics & Orthotics Journal. 2024; Volume 7, Issue 1, No.5. https://doi.org/10.33137/cpoj.v7i1.44002 Corresponding Author: Professor Sushma Sagar,Division of Trauma Surgery and Critical Care, Jai Prakash Narayan Apex Trauma Centre, AIIMS, New Delhi, India.E-Mails: sagar.sushma@gmail.com; dr.sushma@aiims.gov.inORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-4700-9868

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,400
Score d'incertitude au seuil0,948

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,182 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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