La recherche en santé auprès des enfants et des communautés issus des Premières nations et d’origine inuite ou métisse
Bibliographic record
Abstract
Les lignes directrices canadiennes et internationales portent sur la tenue éthique de la recherche en santé en général et les problèmes touchant les populations autochtones en particulier. Le présent document de principes contient un résumé des considérations éthiques et pratiques pertinentes liées à la recherche en santé auprès des enfants et des adolescents autochtones, à l’intention des cliniciens et des chercheurs. Il ne vise pas à dédoubler les résultats découlant de longs processus coopératifs, mais il expose les « pratiques judicieuses » qui ont suscité des connaissances pertinentes, respectueuses et utiles pour les enfants, les adolescents et les communautés autochtones. D’autres recherches sur les enjeux et les inégalités en matière de santé devraient donner lieu à des applications pratiques, efficaces et pertinentes sur le plan culturel. Le fait d’accroître nos connaissances sur les moyens d’éliminer les disparités en santé dont sont victimes les enfants et les adolescents autochtones du Canada peut étayer les politiques en santé et la prestation des services. Les recherches participatives menées dans les communautés sont présentées comme un moyen de réaliser cet objectif.
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 | 0.014 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".