MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409591854 · doi:10.1177/17455057251331263

Breaking the silence: Addressing sexual health challenges among migrant and refugee women

2025· editorial· en· W4409591854 sur OpenAlexaff
Zohra S Lassi, Negin Mirzaei, Mumtaz Begum, Jodie Avery, Salima Meherali

Notice bibliographique

RevueWomen s Health · 2025
Typeeditorial
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research Council
Mots-clésRefugeeReproductive healthSilenceAcculturationMedicineHealth careGender studiesPublic relationsSociologyPolitical sciencePopulationEthnic groupEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This editorial addresses the critical yet often overlooked issue of sexual health among migrant and refugee women. With nearly half of the world's 281 million international migrants being women, their unique health challenges demand urgent attention. As a conceptual discussion, this editorial does not present empirical data but rather synthesizes existing literature and expert insights to explore the multifaceted barriers these women face, including financial constraints, language obstacles, cultural taboos, and social exclusion. We examine the complex interplay between acculturation and sexual function, emphasizing how cultural transitions influence sexual well-being. The discussion explores how cultural background shapes sexual attitudes, highlighting the need for culturally sensitive approaches in healthcare delivery. We propose multifaceted solutions, including developing culturally competent healthcare services, implementing targeted education programs, and improving research methodologies. This editorial aims to break the silence surrounding these issues and calls for concerted efforts to address the sexual health needs of migrant and refugee women, ultimately fostering healthier, more equitable societies.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0100,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,333 · 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
GenreÉditorial

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWomen s HealthMême sujetMigration, Health and TraumaTravaux en français237 207