Successful Aging: Indigenous Men Aging in a Good Way with HIV/AIDS
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Les traitements associés au VIH ayant progressé au cours des 30 dernières années, le nombre de personnes âgées vivant avec le VIH s’est accru. Ce phénomène est particulièrement important chez les peuples autochtones du Canada, compte tenu de la surreprésentation chronique de cette population dans les diagnostics de VIH. Toutefois, peu de données sont disponibles sur l’expérience des Autochtones séropositifs plus âgés. Une approche fondée sur les forces a permis d’explorer comment les hommes autochtones plus âgés vivant avec le VIH conçoivent le vieillissement réussi. La recherche a été menée en partenariat avec le Réseau canadien autochtone sur le sida. Des hommes des Premières nations, Inuits et Métis, âgés de 43 à 63 ans et séropositifs depuis 10 à 29 ans, ont participé à des groupes de discussion et à des entrevues. Une approche analytique ouverte a été utilisée pour étudier le contenu des transcriptions. Les codes ont été développés en collaboration, par un processus inductif et itératif. Nous présentons l’analyse des points communs entre les groupes autochtones, ainsi que nos réflexions sur l’application du modèle de vieillissement réussi aux hommes autochtones plus âgés ayant le VIH.
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".