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Enregistrement W4412784218 · doi:10.7202/1119016ar

Facteurs favorisant l’accessibilité des services sociaux et de santé pour les hommes anicinapek

2025· article· fr· W4412784218 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Hélène Pourcelot, Óscar Labra, Hugo Asselin

Notice bibliographique

RevueCanadian social work review · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policies and Family
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plusieurs indicateurs révèlent la persistance d’inégalités en santé qui affectent particulièrement les populations autochtones. Pourtant, les services sociaux et de santé sont peu utilisés par les personnes autochtones, surtout les hommes, suggérant un manque d’accessibilité. Cette problématique, qui s’explique en partie par le racisme et l’insécurité culturelle des institutions découlant du colonialisme, a jusqu’à maintenant été étudiée surtout du point de vue féminin. Dans ce contexte, l’objectif de cette étude était de déterminer les facteurs favorisant l’accessibilité des services sociaux et de santé pour les hommes anicinapek. Pour ce faire, 15 entrevues ont été réalisées auprès d’hommes utilisateurs de services de trois communautés anicinapek en Abitibi-Témiscamingue (Québec). L’analyse thématique des données a été faite à partir du modèle d’accès aux soins centré sur le patient. Les participants ont identifié plusieurs caractéristiques des services favorisant ces conditions, telles que la priorisation de la dimension relationnelle des soins, la non-discrimination, la compétence culturelle des professionnels, le respect de la confidentialité et le développement de services s’adressant spécifiquement aux hommes. Les centres de santé des communautés ont aussi été identifiés comme des acteurs importants pour rendre accessibles les services sociaux et de santé pour les hommes autochtones. Selon les participants, les services sociaux et de santé sont accessibles lorsqu’ils suscitent la confiance et laissent place à l’autodétermination des utilisateurs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,571
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,325 · 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.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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