“You're Native but You're not Native Looking”: A Critical Narrative Study Exploring the Health Needs of Aboriginal Veterans Adopted and/or Fostered During the Sixties Scoop
Notice bibliographique
Résumé
This study employed a critical narrative approach to examine the experience of Aboriginal Veterans in Canada adopted and/or fostered during the Sixties Scoop. The objectives of this study was to: 1) understand lived experiences of Aboriginal veterans adopted and/or fostered during the Sixties Scoop, 2) investigate health needs articulated by this population, and 3) provide suggestions for the creation of health services to aid Aboriginal veterans adopted and/or fostered during the Sixties Scoop with their health needs. Individual interviews were audio-recorded and conducted with eight participants from across Canada. All interviews were transcribed verbatim and analyzed using the holistic-content model (Lieblich, Tuval-Mashiach & Zilber, 1998). Data analysis of the interviews uncovered three overarching themes: a) sense of belonging, b) racism: experienced and perceived, and c) resilience: not giving up in the face of adversity. Two main health needs conveyed by the participants included mental health care and support to fight substance abuse. More awareness regarding the historical realities experienced by this population and the impact this may have on their overall health is needed. Increased coordination between Veterans Affairs Canada (VAC), Royal Canadian Legion (RCL), National Aboriginal Veterans Association (NAVA), Aboriginal Veteran Autochthones (AVA), and Aboriginal agencies is needed to address the mental health needs experienced by this group of veterans.
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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 | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,017 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».