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Enregistrement W2892138780 · doi:10.23889/ijpds.v3i4.999

Perspectives on Linkage Involving Indigenous data

2018· article· en· W2892138780 sur OpenAlexaffabout
Jennifer Walker, Bonnie Healy, Chyloe Healy, Tina Apsassin, William E. Wadsworth, Carmen Jones, Jeff Reading, Laurel Lemchuk-Favel, Raymond Lovett, Donna Cormack, Desi Rodriguez-Lonebear, Robyn Rowe

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueData Quality and Management
Établissements canadiensUniversity nuhelot'ine thaiyots'i nistameyimâkanak Blue QuillsProvidence Health CareLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousSovereigntyPopulationMetisPolitical scienceSociologyGeographyPublic relationsLawPoliticsDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Topic: Perspectives on Linkage Involving Indigenous dataIndigenous populations across the globe are reaffirming their sovereignty rights in the collection and use of Indigenous data. The Indigenous data sovereignty movement has been widely influential and can be unsettling for those who routinely use population-level linked data that include Indigenous identifiers. Ethical policies that stipulate community engagement for access, interpretation and dissemination of Indigenous data create an enabling environment through the critical process of negotiating and navigating data access in partnership with communities. This session will be designed to create space for leading Indigenous voices to set the tone for the discussion around Indigenous population data linkage. Objectives: To provide participants with an opportunity to build on the themes of Indigenous Data Sovereignty presented in the keynote session as they apply to diverse Indigenous populations. To explore approaches to the linkage of Indigenous-identified population data across four countries, including First Nations in three Canadian regions. To share practical applications of Indigenous data sovereignty on data linkage and analysis and discussion. To center Indigenous-driven data linkage and research. Facilitator:Jennifer Walker. Canada Research Chair in Indigenous Health, Laurentian University and Indigenous Lead, Institute for Clinical Evaluative Sciences. Collaborators: Alberta: Bonnie Healy, Tina Apsassin, Chyloe Healy and William Wadsworth (Alberta First Nations Information Governance Centre) Ontario: Carmen R. Jones (Chiefs of Ontario) and Jennifer Walker (Institute for Clinical Evaluative Sciences) British Columbia: Jeff Reading (Providence Health Centre) and Laurel Lemchuk-Favel (First Nations Health Authority) Australia: Raymond Lovett (Australian National University) Aotearoa / New Zealand: Donna Cormack (University of Otago) United States: Stephanie Rainie and Desi Rodriguez-Lonebear (University of Arizona) Session format: 90 minutesCollaborators will participate in a round-table introduction to the work they are doing. Collaborators will discuss the principles underlying their approaches to Indigenous data linkage as well as practical and concrete solutions to challenges. Questions to guide the discussion will be pre-determined by consensus among the collaborators and the themes will include: data governance, community engagement, Indigenous-led linkage and analysis of data, and decision-making regarding access to linked data. Other participants attending the session will be encouraged to listen and will have an opportunity to engage in the discussion and ask questions. Intended output or outcome:The key outcome of the session will be twofold. First, those actively working with Indigenous linked data will have an opportunity for an in-depth and meaningful dialogue about their work, which will promote international collaboration and sharing of ideas. Second, those with less experience and knowledge of the principles of Indigenous data sovereignty and their practical application will have an opportunity to listen to Indigenous people who are advancing the integration of Indigenous ways of knowing into data linkage and analysis. The output of the session will be a summary paper highlighting both the diversity and commonalities of approaches to Indigenous data linkage internationally. Areas where consensus exists, opportunities for collaboration, and challenges will be highlighted.

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)0,253
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,174
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,253
Score d'incertitude au seuil0,922

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2530,174
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0050,012
Études des sciences et des technologies0,0600,066
Communication savante0,0380,054
Science ouverte0,0080,047
Intégrité de la recherche0,0230,031
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,465
Tête enseignante GPT0,558
Écart entre enseignants0,093 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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