MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7047636972

Health, Place, and Space: Adolescent Female Refugees in Palestinian Camps

2023· other· en· W7047636972 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueIssue Lab (Candid) · 2023
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésRefugeeSocial isolationMateriality (auditing)Mental healthMeaning (existential)Construct (python library)Physical healthPalestinian refugeesSocial constructionism
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Female Palestinian refugee adolescents living in camps face enormous challenges that influence their health. Studies have shown the spatial and physical contexts of people's lives — where and how they live — determine their health, meaning that refugee health cannot be fully understood in isolation from the spatial and physical contexts that shape and sustain health conditions and community environment. Chronic disease, mental health issues, health conditions, and behavior are all affected by spatial and physical factors such as neighborhood socioeconomics, social environment, and the physical (built) environment, all of which are amplified inside refugee camps, including Palestinian camps. Place and space take into account the social relations and social construction of a community as well as the personal experience of spatiality, temporality, and materiality that influence the process of shaping the health status of individuals, especially refugees. This study investigates the construct of space in Palestinian camps in Jordan and the West Bank, and its effect on the health of female adolescents living in these camps. We examine how place and space influence and shape the health status of refugees. To do this, we consider the social relations and social construction of these refugee communities as well as individual refugees' personal experiences of spatiality, temporality, and materiality.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), 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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0970,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,284 · 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
GenreAutre

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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIssue Lab (Candid)Même sujetMagnetic confinement fusion researchTravaux en français237 207