Try Bravery for a Change: Supporting Indigenous Health Training and Development in Canadian Universities
Notice bibliographique
Résumé
The persistence of egregious inequities signals that we are at a critical juncture regarding the health of Canada’s Indigenous peoples. Now is the time to seriously reflect on the relationships between Indigenous realities, public policy, and the role of Indigenous research environments therein. Addressing the complexity of contemporary Indigenous health inequity requires a fundamental reorientation in the ways we conduct and think about research. This commentary explores the transition currently taking place in Indigenous health training and development in Canadian universities, with a focus on Ontario’s Indigenous Mentorship Network. At the heart of the Ontario Network is the Anishinabe philosophy Mno Nimkodadding Geegi (“We Are All Connected”). In our attempts to address Indigenous health inequality in Canada, we take the perspective that the most important answers will come when we take the time to listen to Indigenous communities. This commentary closes with a discussion on bravery. Just as Indigenous scholars push to make space for their scholarship within the university environments, so too must our institutions have the bravery needed to address the structural changes required to foster that success.
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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 | 0,029 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,070 | 0,036 |
| Communication savante | 0,018 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».