Deficit-Based Indigenous Health Research and the Stereotyping of Indigenous Peoples
Notice bibliographique
Résumé
Health research tends to be deficit-based by nature; as researchers we typically quantify or qualify absence of health markers or presence of illness. This can create a narrative with far reaching effects for communities already subject to stigmatization. In the context of Indigenous health research, a deficit-based discourse has the potential to contribute to stereotyping and marginalization of Indigenous Peoples in wider society. This is especially true when researchers fail to explore the roots of health deficits, namely colonization, Westernization, and intergenerational trauma, risking conflation of complex health challenges with inherent Indigenous characteristics. In this paper we explore the incompatibility of deficit-based research with principles from several ethical frameworks including the Tri-Council Policy Statement (TCPS2) Chapter 9, OCAP® (ownership, control, access, possession), Inuit Tapiriit Kanatami National Inuit Strategy on Research, and Canadian Coalition for Global Health Research (CCGHR) Principles for Global Health Research. Additionally we draw upon cases of deficit-based research and stereotyping in healthcare, in order to identify how this relates to epistemic injustice and explore alternative approaches.
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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 | 0,074 | 0,056 |
| 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 | 0,026 | 0,099 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| 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 ».