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Enregistrement W7133172986

Capítulo 2 Brecha de desigualdad: condiciones sociodemográficas de las Primeras Naciones y los Indios Americanos a principios del siglo xxi

2025· other· es· W7133172986 sur OpenAlexaboutno aff
Liliana Cordero Marines

Notice bibliographique

RevueMiCISAN · 2025
Typeother
Languees
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersonaFree accessPhysical activity
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este capítulo analiza las condiciones sociodemográficas de las poblaciones originarias en las Primeras Naciones de Columbia Británica con el objetivo de evidenciar las brechas de desigualdad que persisten a pesar de los avances en derechos. Como fuente principal se analiza los datos del Censo de Población de Statistics Canada (2021), complementado con estudios previos sobre desigualdad indígena. Los resultados muestran que, aunque la población indígena en Canadá supera el millón de personas enfrenta condiciones precarias. A nivel nacional, el 22.7 % de las Primeras Naciones vive en hogares con bajos ingresos, el 21 % en condiciones de hacinamiento y el 12.7 % en viviendas que requieren reparaciones significativas. Estos indicadores se agravan en las reservas, donde el 35 % vive en hacinamiento, el 31.4 % en pobreza y el 34 % en viviendas deterioradas. Sin embargo, en Columbia Británica las cifras son menos severas (17 % hacinamiento, 18 % necesidad de reparaciones), lo que sugiere que la lucha histórica de estas comunidades ha tenido cierto impacto en el acceso a mejores condiciones. En conclusión, las desigualdades estructurales persisten, pero no de manera homogénea: existen diferencias regionales significativas que reflejan distintos niveles de movilización, negociación y reconocimiento de derechos. El análisis demográfico revela que, si bien el censo canadiense ofrece información detallada sobre las poblaciones originarias, aún queda un largo camino para cerrar las brechas en vivienda, ingreso y bienestar, especialmente en contextos de mayor aislamiento y marginación como las reservas.

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)0,002
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 enseignants0,713
Score d'incertitude au seuil0,578

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,280 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
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