Étude du surpeuplement des logements sur la santé des Cris d'Eeyou Istchee
Bibliographic record
Abstract
Les Cris d’Eeyou Istchee connaissent plusieurs défis sociaux liés aux conditions de vie et à la santé. Le surpeuplement des logements est un déterminant de la santé et il constitue une problématique de santé publique importante compte tenu de ses effets sur la santé. Les logements cris sont surpeuplés et les communautés connaissent des besoins en santé considérables. Il est donc intéressant d’examiner les effets du surpeuplement sur ces derniers. Ce mémoire de maîtrise aborde deux questions : (1) Est-ce que le surpeuplement des logements est associé à la santé au sein des communautés cries du Nord-du-Québec? (2) Cette relation varie-t-elle selon le sexe? J’ai analysé les données de l’enquête Nituuchishaayihitaau Aschii de l’environnement et de la santé en Eeyou Istchee menée entre 2005-2009 qui documente l’état de santé de sept des neuf communautés cries en lien avec différents facteurs reliés aux modes de vie et à l’environnement. Ma recherche a un devis transversal basé sur l’analyse de données secondaires. Des analyses descriptives et des analyses de régressions logistiques et linéaires ont été effectuées. Les résultats des analyses descriptives montrent que les ménages sont relativement de grande taille (six personnes et plus, composés d’adultes et d’enfants) et que 17% des logements cris sont surpeuplés (>2 personnes par chambre à coucher). Les résultats des analyses de régression montrent que plus le nombre de personnes et le nombre d’enfants par ménage augmente, plus les participants s’évaluent en bonne santé. Le surpeuplement des logements semble être un facteur protecteur de la santé chez les hommes (vs chez les femmes). En conclusion, suite à cette étude j’apporte deux principales recommandations : d’une part, renforcer la recherche participative avec les communautés cries pour construire des mesures du surpeuplement et de la santé adaptées à la culture crie ; et d’autre part, varier les types et devis de recherche afin de mieux comprendre l’effet potentiellement protecteur de la taille et la composition des ménages sur la santé des Cris, ainsi que son effet selon le sexe. Mots-clés : surpeuplement des logements, composition des ménages, santé autoévaluée, santé des autochtones
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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.
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".