Bibliographic record
Abstract
RésuméPRESTATAIRES DE SOINS DE SANTÉ AUTOCHTONES : VOIX DE TERRAIN Les transactions cliniques entre les professionnel(le)s de la santé autochtones et les patient(e)s autochtones sont considérées comme étant au cœur d’une expérience améliorée en matière de santé autochtone. Pourtant, nous disposons de peu de données sur ces professionnel(le)s. Le gouvernement du Canada et la Commission de vérité et réconciliation du Canada ont défini des objectifs précis pour augmenter le nombre de professionnel(le)s de la santé autochtones. À l’heure actuelle, les universités du pays collaborent avec les écoles des sciences infirmières et de médecine pour recruter et retenir des étudiant(e)s autochtones. Pour l’instant, la majorité des professionnel(le)s de la santé qui travaillent auprès des peuples autochtones sont des professionnel(le)s de la santé non autochtones. Pourtant, cet environnement représente le principal point de contact avec des services de santé officiels au Canada pour les membres des communautés autochtones. Cette thèse est une étude qualitative axée sur la théorie ancrée constructiviste et des méthodologies de recherche autochtones menée auprès de dix professionnel(le)s de la santé autochtones. Les sujets interrogés décrivent tout au mieux leurs expériences comme un environnement pédagogique et professionnel défavorable. Les résultats de recherche donnent un aperçu de la formation en santé, des établissements d'enseignement et du domaine médical auxquels se heurtent les professionnel(le)s de la santé autochtones. Les données de recherche font état de difficultés et de discussions sur leur façon d’encourager la participation des patient(e)s, ce qui peut également être pertinent pour l’ensemble des professionnel(le)s qui travaillent auprès des peuples 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 | 0.017 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.031 | 0.027 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.010 |
| Open science | 0.003 | 0.015 |
| Research integrity | 0.006 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".