Notice bibliographique
Résumé
Community-based participatory research (CBPR) within Indigenous communities aims to share project responsibilities and benefits equitably among community members and researchers. CBPR relies on authentic relationships that take time to build; so how does a student from a colonial institution such as Queen’s University build the necessary relationships? As a Kanien'kehá:ka (Mohawk) student about to begin my graduate degree focusing on health promotion through a CBPR partnership with Indigenous communities, I will share my story and background of disconnect, as well as the identity-struggles I had prior to deciding that this field of research was right for me. Through this presentation, I will discuss the upfront process of being involved with Indigenous research as an Indigenous student, an advocate, and an ally. Regardless of Indigenous status, examining the research process in the context of individual positionality and researcher self-awareness is critical to successful CBPR research. My goal is to provide both Indigenous and non-Indigenous research trainees with important insight about positionality, identity, power, and relationship-building as vital components of community-engaged research. I will discuss how the principles of CBPR align with Indigenous ideals and how these can be leveraged to establish connections that can support meaningful research with Indigenous communities.
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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 | 0,064 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,024 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».