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Enregistrement W2102595880 · doi:10.1093/intqhc/mzl013

Building community involvement in cross-cultural Indigenous health programs

2006· article· en· W2102595880 sur OpenAlexfundaboutno aff
Samantha Hurst, Philip R. Nader

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Quality in Health Care · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésIndigenousCommunity healthHealth equityCross-culturalEconomic growthPolitical scienceMedicineNursingPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To gain preliminary knowledge about issues identified by Native health investigators who would encourage greater community involvement in Indigenous health programs and research in Canada, Pacific Rim, and the United States. DESIGN: A pilot/feasibility study, August 2001-April 2002. SETTING: Indigenous health agencies and institutions in New Zealand, Australia, Canada, and the United States. PARTICIPANTS: Thirty-six health professionals from rural and urban health centers participated, which resulted in 10 group and four individual interviews. Subjects included program managers, clinical physicians, and health researchers. Approximately 58% of the subjects self-identified as Indigenous. RESULTS: Three overarching themes emerged from the interview data: (i) integration of cultural values of family and community into health provision; (ii) emphasis on health education and prevention programs for Indigenous youth; and (iii) indigenous recognition and self-determination in health delivery and research. CONCLUSIONS: To improve and promote community involvement in primary health programs and services for Indigenous people involves a long-term social and political commitment to health protection on a national and an international level, as well as the understanding that research methodologies and health interventions must explicitly involve culturally appropriate values and behaviors that are implemented by Indigenous people.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0080,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,016
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,415 · 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

Citations37
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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