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Enregistrement W7133017360

What to Do When the World Comes to You: Working with Immigrants in Family Practice

2014· other· en· W7133017360 sur OpenAlexfundaboutno aff
Meb Rashid, Gabrielle Inglis, Robin Lennox, Jessica Munro, Talbot Yves

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2014
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Family and Community Medicine, University of Toronto
Mots-clésImmigrationRefugeeBurmeseLatin AmericansPopulationCitizenshipCountry of origin
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over 20% of Canada’s population is foreign born and over one million people are considered new Canadians, having received citizenship within the last five years. 1 Although Canada has always seen large waves of immigrants, in the last 40 years there has been a dramatic increase in immigrants arriving from Asia, Africa, Latin America and the Caribbean. Immigrants may have different risk factor profiles based on genetic risks and different environmental exposures, both pre- and post-migration. Discordance in language and culture may challenge the therapeutic relationship. Given the number of new immigrants in Canada, family physicians become responsible for understanding the nuances of dealing with patients who are foreign-born. The immigrant population is immensely heterogeneous. The majority of immigrants arriving in Canada are accepted as “economic immigrants”. Many have excelled academically, speak multiple languages and may have a job upon arrival. Another 25% of immigrants are sponsored by family members and 10% are refugees.2 The risk factor profile of a university professor from Argentina may differ dramatically from a Burmese woman who has languished in a refugee camp for decades. Despite such heterogeneity, there are some commonalities in health risks based on countries of origin and migration histories. For example, there are higher rates of hemoglobinopathies in people of African descent and refugees often have higher risks for infectious disease. This module identifies approaches to specific issues that challenge family physicians caring for immigrant populations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,012

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,297 · 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
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
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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