Validation of a Culturally Appropriate Social Capital Framework to Explore Health Conditions in Canadian First Nations Communities
Notice bibliographique
Résumé
An earlier study of our research group formulated a conceptual framework of social capital for First Nation communities and developed a culturally appropriate instrument for its measurement. We tested this instrument further with the Manitoba (Canada) First Nations Regional Health Survey, 2003. Using data from this survey, we investigated the bonding dimension of the social capital conceptual framework, with a total sample of 2,765 First Nations individuals living in 24 Manitoba First Nations communities. Twenty seven Likert-scale survey questions measured aspects of bonding social capital, socially-invested resources, ethos, and networks. Validation analyses included an evaluation of internal consistency, factor analyses to explore how well the items clustered together into the components of the social capital framework, and the ability of the items to discriminate across the communities represented in the sample. Cronbach’s Alpha was computed on the 27 scale items, producing an Alpha of 0.84 indicating high internal consistency. The factor analyses produced five distinct factors with a total explained variance of 54.3%. Lastly, a one-way analysis of variance run by community produced highly significant F-ratios between the groups on all twenty-seven bonding items. The culturally-sensitive items included in the social capital framework were found to be an appropriate tool to measure bonding aspects among Manitoba First Nations communities. Research and policy implications are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».