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Enregistrement W2100753940 · doi:10.7202/1068867ar

Nog-da-win-da-min: A Collaborative Consultation with First Nations about Children’s Well-being

2020· article· en· W2100753940 sur OpenAlexaffvenueabout
Heather Schmidt, Gayle Broad, Christine Sy, Rosalind Johnston

Notice bibliographique

RevueFirst Peoples Child & Family Review An Interdisciplinary Journal Honouring the Voices Perspectives and Knowledges of First Peoples · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensAlgoma University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistrustIndigenousWelfareAgency (philosophy)GenocidePublic relationsSociologyPolitical scienceNursingMedicineSocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The history of the relationship between child welfare agencies in Canada and First Nations has been fraught with pain, and the removal of children from their families and communities is often described as an attempted cultural genocide. The realities of colonization, residential schools, and the “60s scoop” have created a legacy of pain and distrust which can be difficult for today’s Native child welfare services to address. Nog-da-win-da-min Family and Community Services (NFCS) is an Anishinaabe agency that decided to consult with its seven member communities in order to obtain their input about future service development, but, with this legacy, were unsure how to engage the communities in meaningful dialogue. As such, they partnered with a team of researchers at NORDIK Institute to design and carry out a communitybased consultation. This article explores the collaborative process of creating and tailoring a consultation method to be an empowering and positive experience for participants, to be conducted within safe and accessible spaces throughout the communities. This required a thoughtful process development, which respected participants’ knowledge and experiences (local knowledge), accommodated intergenerational trauma with sensitivity, and that employed Indigenous language and concepts (such as the Medicine Wheel) to guide the process. This article outlines some key learnings for others undertaking similar dialogues and consultations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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