Identifying indigenous peoples for health research in a global context: a review of perspectives and challenges
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Identifying Indigenous Peoples globally is complex and contested despite there being an estimated 370 million living in 70 countries. The specific context and use of locally relevant and clear definitions or characterizations of Indigenous Peoples is important for recognizing unique health risks Indigenous Peoples face, for understanding local Indigenous health aspirations and for reflecting on the need for culturally disaggregated data to plan meaningful research and health improvement programs. This paper explores perspectives on defining Indigenous Peoples and reflects on challenges in identifying Indigenous Peoples. METHODS: Literature reviews and Internet searches were conducted, and some key experts were consulted. RESULTS: Pragmatic and political definitions by international institutions, including the United Nations, are presented as well as characterizations of Indigenous Peoples by governments and academic researchers. Assertions that Indigenous Peoples have about definitions of indigeneity are often related to maintenance of cultural integrity and sustainability of lifestyles. Described here are existing definitions and interests served by defining (or leaving undefined) such definitions, why there is no unified definition and implications of "too restrictive" a definition. Selected indigenous identities and dynamics are presented for North America, the Arctic, Australia and New Zealand, Latin America and the Caribbean, Asia and Africa. CONCLUSIONS: While health researchers need to understand the Indigenous Peoples with whom they work, ultimately, indigenous groups themselves best define how they wish to be viewed and identified for research purposes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».