MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2894718043 · doi:10.1007/s11469-018-9996-3

Land-Based Intervention: a Qualitative Study of the Knowledge and Practices Associated with One Approach to Mental Health in a Cree Community

2018· article· en· W2894718043 sur OpenAlexafffundabout
Russ Walsh, David Danto, Jocelyn Sommerfeld

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Mental Health and Addiction · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensUniversity of Guelph-Humber
Organismes subventionnairesBladder Cancer Advocacy NetworkUniversity of Guelph
Mots-clésIndigenousHealth psychologyMental healthFocus groupQualitative researchPsychological interventionTraditional knowledgeIntervention (counseling)SociologyPublic healthIdentity (music)PsychologyPublic relationsMedicineNursingSocial sciencePolitical scienceEcologyPsychotherapistAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This project is a qualitative study of a land-based intervention used in an Indigenous community in northern Ontario. As previous research suggests, a sense of connection to the land is an integral part of Indigenous well-being, and mental health interventions centered around this connection may be more appropriate for use in Indigenous communities than Western treatment approaches that typically emphasize individuality. The present study gains further insight into how a land-based intervention can be applied to an Indigenous community. Interviews with three community members were conducted and summarized in order to understand their views on the background, components, advantages, and challenges of the program. Results showed a focus on strengthening cultural identity, facilitating intergenerational knowledge transfer, and building relationships with others, similar to other land-based programs across Canada. The importance of reconnecting Indigenous youth with their cultural heritage and developing community-centered programs are discussed.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,010
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,383 · 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
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

Citations40
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Mental Health and AddictionMême sujetIndigenous Health, Education, and RightsTravaux en français237 207