Negotiating and Exploring Relationships in Métis Community-Based Research
Notice bibliographique
Résumé
Adding a Métis voice to the larger discourse on Indigenous (Métis, First Nation, and Inuit) health research, this work shares experiences and insights gained in relationship building from a community-based Métis research project entitled, Converging Methods and Tools: A Métis Group Model Building Project on Tuberculosis. A collaborative partnership between PhD student Amanda LaVallee, the Métis Nation – Saskatchewan (MN-S) Health Department and two independent health researchers, the project, conducted from 2010 to 2012, incorporated a System Dynamics participatory methodology called Group Model Building (GMB), with Métis research methods, ethics, and knowledge, to build a model of tuberculosis (TB) experience in Saskatchewan Métis communities. This article examines the co-author’s experiences with these collaborative methodologies and with the other partners in the research project, as well as the relational research stories that were essential to the practice of Metis community-based research. Moving beyond discussion of objectivity toward transparency about our presence within the research relationship, this work offers our collaborative experience as a success, and provides inspiration and insight on how to engage in ethical, competent, culturally appropriate, and relevant community-based research.
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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 | 0,066 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,051 |
| Communication savante | 0,019 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| 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 ».