Approches de la recherche en santé adaptées sur le plan culturel et structurel auprès des communautés noires du Canada atlantique : revue rapide
Bibliographic record
Abstract
Introduction Le racisme envers les Noirs est profondément ancré dans les institutions canadiennes et a des répercussions néfastes sur les populations noires. Des populations noires résident dans les provinces de l’Atlantique depuis la fin du 17e siècle. Malgré une longue histoire, ces populations font face à d’importantes inégalités, en particulier les taux de pauvreté infantile les plus élevés parmi les enfants noirs du Canada. Les consultations communautaires menées dans le Canada atlantique ont mis en évidence la volonté d’attirer l’attention sur ces inégalités en matière de santé. L’objectif de cette revue est de rassembler la littérature sur la recherche sur la santé des Noirs au Canada atlantique et d’en dégager les pratiques adaptées sur le plan culturel. Méthodologie La stratégie de recherche, élaborée avec une bibliothécaire, a été axée sur la recherche sur la santé des populations noires dans les provinces atlantiques du Canada et couvre huit bases de données. Tous les articles ont été importés dans Covidence pour examen, par des évaluateurs indépendants, des titres, des résumés et du texte intégral. Résultats Quarante-sept études ont répondu aux critères d’inclusion. Les résultats font la preuve de l’omniprésence du racisme et de ses répercussions, de l’importance de l’engagement communautaire en tant que considération culturelle clé et du caractère culturellement approprié de l’adoption de cadres de recherche d’action participative. Conclusion Cette revue a révélé des possibilités d’améliorer la recherche sur la santé des Noirs dans les provinces atlantiques du Canada. Il convient de porter son attention sur cette région dans le cadre de futures recherches et d’utiliser des approches et des méthodes de recherche adaptées sur le plan culturel et structurel. Les recommandations formulées consistent notamment à améliorer la sensibilisation sur l’histoire des Noirs et à créer un module de formation reposant sur des lignes directrices éthiques existantes sur la recherche adaptée sur le plan culturel et structurel auprès des communautés noires.
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 | 0.070 | 0.075 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.017 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.009 |
| Open science | 0.006 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.002 |
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".