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Record W2056526970 · doi:10.7202/1010301ar

Repérage de quelques obstacles linguistiques et culturels des soins de santé pour les immigrants francophones de la Nouvelle-Écosse

2012· article· fr· W2056526970 on OpenAlexaffvenueabout
Louise Fontaine

Bibliographic record

VenuePort Acadie Revue interdisciplinaire en études acadiennes · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicInterpreting and Communication in Healthcare
Canadian institutionsUniversité Sainte-Anne
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce texte s’attarde au concept d’« immigrant francophone » appliqué au contexte de la Nouvelle-Écosse. Contrairement à ce qu’on peut imaginer à un premier niveau d’analyse, ce concept est polysémique et le sens qu’on y attribue varie selon les acteurs sociaux qui l’utilisent. Donc, afin de mieux délimiter l’objet de notre propos, nous avançons quelques éléments de définition à prendre en compte. Il s’agit d’une recherche exploratoire orientée vers la formulation de quelques pistes de réflexion, voire quelques hypothèses de travail à vérifier lors de la réalisation de futures recherches dans le domaine de la santé auprès des communautés francophones et acadiennes de la Nouvelle-Écosse. Pour étoffer notre propos, nous présentons quelques données empiriques recueillies à même le travail de terrain mené principalement dans le milieu associatif à Halifax et dans le sud-ouest de la province depuis 2003. Dans ce contexte, nous avons mené des enquêtes en procédant notamment à de l’observation participante. Nous avons aussi eu recours à des documents écrits tels que des documents gouvernementaux, des articles dans des revues spécialisées, des journaux. Les liens que nous avons établis entre des thèmes comme langue, culture et santé nous ont conduite finalement à proposer quelques questions de recherche et quelques hypothèses de travail.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.218
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0020.002
Research integrity0.0030.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.037
GPT teacher head0.418
Teacher spread0.380 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations2
Published2012
Admission routes3
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