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Enregistrement W2791519179 · doi:10.2196/resprot.8722

Building Yolŋu Skills, Knowledge, and Priorities into Early Childhood Assessment and Support: Protocol for a Qualitative Study

2018· article· en· W2791519179 sur OpenAlexvenueno aff
Anne Lowell, Elaine Maypilama, Lyn Fasoli, Rosemary Gundjarranbuy, Jenine Godwin-Thompson, Abbey Guyula, Megan Yunupiŋu, Emily Armstrong, Jane Garrutju, Rose McEldowney

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtocol (science)Qualitative researchPsychologyMedical educationKnowledge managementComputer scienceMedicineSociologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Yolngu or Yolŋu are a group of indigenous Australian people inhabiting north-eastern Arnhem Land in the Northern Territory of Australia. Recent government policy addressing disparities in outcomes between Indigenous and other children in Australia has resulted in the rapid introduction of early childhood interventions in remote Aboriginal communities. This is despite minimal research into their appropriateness or effectiveness for these contexts. OBJECTIVE: This research aims to privilege Aboriginal early childhood knowledge, priorities and practices and to strengthen the evidence base for culturally responsive and relevant assessment processes and support that distinguishes "difference" from "deficit" to facilitate optimal child development. METHODS: This collaborative qualitative research employs video ethnography, participant observation and in-depth interviews, involving Aboriginal families and researchers in design, implementation, interpretation and dissemination using a locally developed, culturally responsive research approach. Longitudinal case studies are being conducted with 6 families over 5 years and emerging findings are being explored with a further 50 families and key community informants. Data from all sources are analyzed inductively using a collaborative and iterative process. The study findings, grounded in an in-depth understanding of the cultural context of the study but with relevance to policy and practice more widely, are informing the development of a Web-based educational resource and targeted knowledge exchange activities. RESULTS: This paper focuses only on the research approach used in this project. The findings will be reported in detail in future publications. In response to community concerns about lack of recognition of Aboriginal early childhood strengths, priorities and knowledge, this collaborative community-driven project strengthens the evidence base for developing culturally responsive and relevant early childhood services and assessment processes to support optimal child development. The study findings are guiding the development of a Web-based educational resource for staff working with Aboriginal communities and families in the field of early child development. This website will also function as a community-developed tool for strengthening and maintaining Aboriginal knowledge and practice related to child development and child rearing. It will be widely accessible to community members through a range of platforms (eg, mobile phones and tablets) and will provide a model for other cultural contexts. CONCLUSIONS: This project will facilitate wider recognition and reflection of cultural knowledge and practice in early childhood programs and policies and will support strengthening and maintenance of cultural knowledge. The culturally responsive and highly collaborative approach to community-based research on which this project is based will also inform future research through sharing knowledge about the research process as well as research findings.

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)0,085
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
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: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,447

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0850,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0090,006
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0060,005
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0640,013

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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,641
Écart entre enseignants0,470 · 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
GenreProtocole

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

En bref

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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