Bibliographic record
Abstract
La santé et les maladies représentent des concepts subjectifs qui varient en fonction de nombreux facteurs, notamment la culture d’appartenance. Étant donné le contexte multiculturel canadien, il importe de considérer le contact interculturel lorsqu’on s’interroge au sujet des représentations de la santé et des maladies chez les groupes minoritaires puisque ces derniers sont soumis à l’influence d’autres cultures, dont la culture du groupe dominant. Ainsi, le degré d’identification à la culture d’origine et à la culture dominante détermine les représentations auxquelles souscrivent les individus issus d’un groupe minoritaire. Chez ceux qui s’identifient à leur culture d’origine, on note un lien entre leur état de santé et la vitalité culturelle et linguistique de leur communauté. Les efforts visant à promouvoir la santé et le bien-être de ces individus devraient donc être axés sur le maintien de leur héritage culturel et linguistique. Les professionnels de la santé, pour leur part, devraient engager le dialogue avec leurs patients au sujet de leurs représentations culturelles de la santé et des maladies, et ce, dans un climat empreint de respect. Cette pratique pourrait contribuer à la satisfaction des patients avec les soins reçus et, par le fait même, à l’adoption de comportements sains.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".