A Dene First Nation’s community readiness assessment to take action against HIV/AIDS: a pilot project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Among Indigenous people in Canada the incidence of HIV is 3.5 times higher than other ethnicities. In Manitoba First Nations, Metis and Inuit people are disproportionately represented (40%) among people who are new to HIV care. Northlands Denesuline First Nation (NDFN) identified the need to revisit their level of knowledge and preparedness for responding to the increasing rates of HIV. NDFN piloted a community readiness assessment (CRA) tool to assess its appropriateness for use in northern Manitoba. METHODS: A First Nation and non-First Nation research team trained to administer the CRA tool at NDFN in Manitoba. Five informants were interviewed using the CRA tool and the responses were scored, analysed and reviewed at community workshops and with stakeholders to develop a 1-year action plan. RESULTS: CRA training was best conducted in the community. Using the readiness score of 2.4 along with feedback from two workshops, community members, the research team and stakeholders, we identified priorities for adult education and youth involvement in programmes and planning. CONCLUSIONS: In response to the increasing incidence of HIV, a northern First Nation community successfully modified and implemented a CRA tool to develop an action plan for culturally appropriate interventions and programmes.
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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 | 0,012 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».