Trousse d'accompagnement pour l'examen médical du nouvel arrivant
Bibliographic record
Abstract
Dans le processus de l’immigration au Canada les candidats sont soumis à des examens médicaux dont le but n’est pas de leur garantir un bon état de santé global avant le voyage, mais plutôt pour dépister certaines maladies transmissibles et protéger les services sociaux et de santé d’un fardeau excessif. Il peut s’écouler un temps entre les examens médicaux et l’arrivée effective au Canada et la vérification de l’immunisation ne fait pas partie des examens médicaux pré-immigration. Il est important de noter que le concept très répandu de l’immigrant en bonne santé physique et mentale connait des exceptions parce que les nouveaux arrivants ne constituent pas un groupe homogène. En comparaison avec les autres immigrés, les réfugiés sont plus exposés à des pathologies liées à la précarité de leurs conditions de vie avant l’immigration. Les nouveaux arrivants se heurtent à un ensemble de barrières qui peuvent avoir une influence sur la santé physique et la santé mentale. Enfin, le peu d’expérience des professionnels de santé concernant les maladies les plus fréquentes chez les nouveaux arrivants et l’absence d’un examen médical adapté pour ces gens suggère que malgré les examens de dépistage pour l’immigration, les nouveaux arrivants au Canada en particulier ceux qui proviennent de pays à faible revenu pourraient être plus fréquemment confrontés à certains problèmes de santé non pris en charge par le professionnel de la santé.
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 | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.003 |
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".