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Enregistrement W4413336922 · doi:10.1163/15718115-bja10233

Health Disparities in Oxford County—Rural Ontario Quantitative Analysis

2025· article· en· W4413336922 sur OpenAlexaffabout
Amal Jawad, Bonny Ibhawoh, Andrew Kapoor, Pramela Nair Panthallor

Notice bibliographique

RevueInternational Journal on Minority and Group Rights · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensStatistics CanadaMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceRegional scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper contends that healthcare disparities in Oxford County, Ontario, a developed rural region, are significantly shaped by socioeconomic and demographic factors such as income, education, employment, for ethnic composition. Using Right to Development framework, the study integrates principles of participation, non discrimination, and empowerment to address structural inequalities. A quantitative analysis using multiple linear regression on data from the Rural Ontario Institute (2024) and the Canadian Census (2021) reveals that larger population sizes enhance the availability of healthcare facilities, while higher household incomes inversely correlate, indicating potential resource allocation inequities. Employment and educational attainment showed no significant impact, underscoring the complexity of factors influencing healthcare access. This study highlights the necessity for public health policies that emphasize equitable resource distribution, community engagement, and the dismantling of systemic barriers like structural racism and income inequality, supporting the Right to Development framework’s potential to promote equitable health.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil0,857

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,392 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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