Substance Use Research with Indigenous Communities: Exploring and Extending Foundational Principles of Community Psychology
Notice bibliographique
Résumé
Many Indigenous communities are concerned with substance use (SU) problems and eager to advance effective solutions for their prevention and treatment. Yet these communities also are concerned about the perpetuation of colonizing, disorder-focused, stigmatizing approaches to mental health, and social narratives related to SU problems. Foundational principles of community psychology-ecological perspectives, empowerment, sociocultural competence, community inclusion and partnership, and reflective practice-provide useful frameworks for informing ethical community-based research pertaining to SU problems conducted with and by Indigenous communities. These principles are explored and extended for Indigenous community contexts through themes generated from seven collaborative studies focused on understanding, preventing, and treating SU problems. These studies are generated from research teams working with Indigenous communities across the United States and Canada-inclusive of urban, rural, and reservation/reserve populations as well as adult and youth participants. Shared themes indicate that Indigenous SU research reflects community psychology principles, as an outgrowth of research agendas and processes that are increasingly guided by Indigenous communities. At the same time, this research challenges these principles in important ways pertaining to Indigenous-settler relations and Indigenous-specific considerations. We discuss these challenges and recommend greater synergy between community psychology and Indigenous research.
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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 | 0,085 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,042 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».