Bad medicine : a critique of health care discourse on Aboriginal populations in Canada / by Andrew Lodge.
Notice bibliographique
Résumé
For many years, voices from Aboriginal populations living in Canada have called \nattention to the fact that significant challenges exist to their pursuit of good health and \nwell-being. Unsurprisingly, perhaps, this trend is not unique to the boundaries of \nCanada, but is instead reproduced in other parts of the world by different indigenous \npeoples. In Canada, Aboriginal peoples endure poorer health outcomes in a majority of \nmeasures when compared with figures for the overall population. In some instances, \nthese differences are profound. \nInterestingly, these challenges are visible elsewhere in the Canadian context, in other \narenas where Aboriginal peoples come into contact with dominant societal institutions. \nThese challenges have been most clearly documented with respect to the entire edifice of \njustice (for a compelling overview of the relationship between the justice system see, for \ninstance, Ross, 1992, Report of the Aboriginal Justice Inquiry, 1991 and the Royal \nCommission on Aboriginal Peoples [RCAP], 1996). \nThere have been no shortage of calls from within the health care establishment to address \nthis situation and efforts have been made to reform curricula and even institutions to the \nend of rectifying the problem, largely under the guise of the multicultural paradigm Canada so proudly espouses. These efforts have focused on improving relations between \nAboriginal and non-Aboriginal communities through increased tolerance, understanding, \nand so on.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,082 | 0,073 |
| Communication savante | 0,021 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,038 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».