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Enregistrement W7132976896

An Exploration of Eating Disorders in Canada: Towards Equitable Access to Care

2022· dissertation· W7132976896 sur OpenAlexaboutno aff
Isabel Urrutia Schroeder

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2022
Typedissertation
Langue
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEating disordersAnorexia nervosaContext (archaeology)PopulationMental healthDisordered eatingBulimia nervosaAnorexia
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At any given time, approximately 1.5 million Canadians meet the diagnostic criteria for anorexia or bulimia, not including individuals experiencing other eating disorder subtypes or those who are in recovery. Eating disorders are serious mental health conditions linked to severe distress, deterioration of physical health, mental health comorbidities, and loss of life. Individuals of different cultural backgrounds, genders, ages, and socio-economic status are all at risk of developing eating disorders, yet not all are able to access eating disorder diagnoses and treatment equally. The goal of this dissertation is to contribute towards expanding eating disorder care options for care-seekers, with particular attention to those left out of formal treatment options, such as Latinx individuals. Towards this goal, my work research focuses on eating disorders in Latinx individuals in Canada and care options available to people who may not be able to access clinical care. Research in these areas in a Canadian context is sparse. Thus, this project uses a variety of research methods and methodologies to address gaps in understanding eating disorder care options outside of clinical treatment and the case of eating disorders among Latinx individuals in Canada. I first present quantitative work on correlates of eating disorders to provide data on the prevalence of eating disorders in racialized population groups in Canada. I then present findings on barriers to eating disorder care identified by non-profit eating disorder organizations in Canada. I also show that these eating disorder organizations play an important role in expanding access to care by helping individuals access clinical treatment and by providing non-clinical care alternatives. Finally, I present work produced through a community-based project, in partnership with a Latinx organization in Toronto. Together, this body of work demonstrates a continued need for research on assessing the extent to which certain individuals are unable to access timely, appropriate, and affordable eating disorder treatment. Additionally, my findings highlight an urgent need to provide reliable and robust funding for eating disorder–related work, and in particular expand funding for eating disorder organizations in Canada, given their critical role in improving access to eating disorder care.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,229
Score d'incertitude au seuil0,895

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0210,004
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,365 · 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'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
Publié2022
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