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Enregistrement W2940053895 · doi:10.1111/phn.12613

Fostering positive spaces in public health using a cultural humility approach

2019· article· en· W2940053895 sur OpenAlexafffund
Kathryn Allwright, Catherine Goldie, Joan Almost, Rosemary Wilson

Notice bibliographique

RevuePublic Health Nursing · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Competency in Health Care
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesQueen's UniversityRegistered Nurses' Association of Ontario
Mots-clésCultural humilityHumilityCultural competencePublic healthHealth carePublic relationsNursingTranscultural nursingPsychologyCultural diversitySociologyMedicinePedagogyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Culturally competent frameworks used within health care systems are contributing to the discrimination and marginalization of sexually and/or gender diverse persons. In this discursive paper, we argue that cultural humility ought to be implemented as the best practice approach for fostering sexually and gender diverse positive spaces in public health settings. A paradigm shift away from cultural competence frameworks toward cultural humility is necessary. This shift can be achieved by enhancing educational opportunities for public health nursing students and professionals and by recruiting organizational leaders to be champions for systemic change. In order to achieve this, we must establish effective educational programs that espouse cultural humility practices and develop valid measurement tools for assessing the provision of culturally humble care. This would equip educators, students, practitioners, and organizational leaders with the necessary tools to guide and assess their performance. Integrating a culturally humble approach will ultimately enhance self-reported cultural safety in public health spaces and reduce health inequities experienced by sexually and/or gender diverse clients and staff members.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0070,017
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,019
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,266
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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