MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6969383371 · doi:10.5281/zenodo.8317313

Research Network, Language Data and Resources for studying the health of Francophones in minority situation

2023· article· en· W6969383371 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterpreting and Communication in Healthcare
Établissements canadiensInstitut du Savoir Montfort
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careConcordanceMinority languageData collectionQuality (philosophy)Work (physics)DirectoryLocal languageLanguage policy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This project aligns with the Official Languages Health Program goal of ‘developing innovative projects to better address health needs. By producing a detailed directory of all health databases in Canada and the linguistic variables they contain, we are providing researchers in the minority-language space with a powerful, open-access tool to support further research that will benefit official-language minorities. Background and Objectives Language barriers in healthcare settings can impede patient access to healthcare services, increase risks to patient safety, and decrease quality of care. Patient-provider language concordance may therefore be an important sociodemographic factor impacting health outcomes, particularly among minority Francophones and Allophones in Canada. However, the collection of language variables and their availability in health administrative data is limited, hindering research assessing language concordance as a determinant of health. The objective of this study is to build and validate a reference tool on linguistic information in health-administrative databases, with the aim of fostering collaboration in research that will improve the health services offered to official language minority communities (OLMCs). Methods We are creating a Canadian network of researchers, collaborators and users interested in research on the linguistic component of health services. The network will work on three specific objectives: (1) Review and update information on the availability of language variables in databases; (2) Determine the linguistic representation captured by the various variables and assess their reliability in identifying OLMCs; (3) Produce recommendations and resources to facilitate access to language data and the use of linguistic concepts and variables that promote research on the health of OLMCs. Results The project started at the end of 2022. To date, it has brought together a network of researchers and users. The research team is currently investigating the best way to construct a database of linguistic variables with associated metadata. Conclusions/Implications This presentation will give an overview of the project plan and describe the key milestones and deliverables, including what the access to language variables and metadata should look like. It is worth noting that this work should also benefit other minority communities, including migrant populations, as it will help researchers identify where language data is captured, including non-official languages.

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)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0130,013
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,204
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,244 · 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
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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)Même sujetInterpreting and Communication in HealthcareTravaux en français237 207