Making space for Indigenous knowledge translation activities in Canadian health librarianship
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: In 2015, the Truth and Reconciliation Commission’s Call to Action 22 called upon “those who can effect change within the Canadian health-care system to recognize the value of Aboriginal healing practices” 1. Given that research has shown that health librarians have this ability to help affect change in the healthcare system, how does the health library literature reflect shifting professional practice that make space for Indigenous peoples and knowledge? Methods: In this literature review, we searched for keywords and controlled terms, or subject headings, on Indigenous topics within three key North American health library journals: the Journal of the Canadian Health Libraries Association (JCHLA) (indexed in CINAHL); the Journal of the Medical Library Association (JMLA) (Ovid MEDLINE); and Medical Reference Services Quarterly (MSRQ) (Ovid MEDLINE). A modified version of Smylie et al’s2 model of critical self-reflection guided by Indigenous knowledge translation principles was then used to analyse the papers and suggest potential avenues for future research. Results: Our initial search retrieved 8 articles from JMLA, 2 from MRSQ, and 14 from JCHLA which our exclusion criteria reduced to 5 articles that were then qualitatively analyzed. Of these only two articles reflected a more substantial engagement with Indigenous knowledge translation practices. Discussion: Most of the articles did not explicitly engage in self-reflection about how their personal, professional or systemic privileges and biases impact their work with Indigenous health topics.
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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 | 0,061 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,014 |
| Communication savante | 0,027 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».