Concept Mapping: Application of a Community-Based Methodology in Three Urban Aboriginal Populations
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this research was to develop accessible and culturally relevant urban Aboriginal health information in Ontario. Concept mapping was used to engage Aboriginal stakeholders in identifying health concerns and priorities, with key stakeholders participating from three communities: First Nations people in Hamilton through De dwa da dehs ney>s Aboriginal Health Access Centre (DAHC), Inuit people in Ottawa through Tungasuvvingat Inuit Family Health Team (TIFHT) and Métis people in Ottawa through the Métis Nation of Ontario (MNO). Each community participated in the three concept-mapping activities and generated statements regarding health and health related issues in their communities. Concept systems software was used to create initial cluster maps, which were finalized during map interpretation sessions. Each of the clusters on the unique community maps represented a community health domain. The chosen domain labels and their ratings strongly reflected local First Nations, Inuit, and Métis understandings of health. Concept mapping is found to be an effective and culturally relevant community-based method for urban Aboriginal health research, building on traditional indigenous methods, encouraging cross-community participation and contributing to three unique health assessment tools that challenge existing illness-based narratives for these populations and reflect indigenous-specific social determinants of health.
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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 | 0,016 | 0,018 |
| 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 | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».