Community-derived research dissemination strategies in an Inuit community
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine how residents of the Inuit community of Nain, Nunatsiavut, Canada would like research results disseminated to their community. STUDY DESIGN: Qualitative study using focus groups and key informant interviews. METHODS: As part of a larger study on food safety, one focus group was conducted with hunters (n=7) and a second with members of the general community (n=7) to determine research dissemination strategies previously used in the community, and to obtain recommendations for effective and appropriate strategies for future use. One-on-one key informant interviews were also conducted with Nain community members (n=5) selected for their insights on the study themes. Informants included a teacher, a nurse, a community elder, and one official from each of the Nain and Nunatsiavut governments. Data from focus groups and key informant interviews were combined and analysed using thematic analysis. RESULTS: Open houses were identified as the preferred method to present research results to the community. Presentation methods should be interactive, visual and presented in both English and Inuktitut. Research dissemination efforts should be timely and involve both the researcher and a local official or community member to give the results additional validity and relevance. If possible, involving youth in the presentations will increase the impact of the message. CONCLUSION: Preferred information dissemination techniques in this Inuit community echo successful techniques from research conducted in Aboriginal communities. Future knowledge translation efforts in Inuit communities should consider involving youth in presentations due to their influential nature within the community.
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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 | 0,064 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».