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Enregistrement W2998231867 · doi:10.1177/1609406919894796

<i>Aajiiqatigiingniq</i> : An Inuit Consensus Methodology in Qualitative Health Research

2019· article· en· W2998231867 sur OpenAlexafffundabout
Priscilla Ferrazzi, Shirley Tagalik, Peter Christie, Joe Karetak, Kukik Baker, Louis Angalik

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Qualitative Methods · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensMakivik CorporationUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésIndigenousNarrativeTraditional knowledgeQualitative researchSociologyPsychologyPublic relationsPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indigenous knowledge and approaches to health research have historically been marginalized by Western traditions. Efforts to overcome this marginalization by recognizing Indigenous methodologies as a distinctive form of inquiry are gathering momentum. Health research that seeks to establish levels of agreement about disputed or conceptually unclear subjects frequently relies on consensus methods. Aajiiqatigiingniq is a principle of cultural knowledge and a consensus decision-making approach among Inuit in the Canadian Arctic. We used group meetings and individual interviews involving Inuit elders and other senior community members in Arviat, Nunavut, to explore and describe aajiiqatigiingniq as an appropriate and ethical methodology in qualitative health research. Findings reveal a systematic but apparently informal approach focused on sustained individual and community well-being. Consensus is achieved through the successive addition of group members, respectful communication, mainly narrative discourse, subjective personal engagement, and an unhurried meeting style. While previous research has used Western consensus methods to embed Inuit knowledge in health research, this study provides a first descriptive account of a wholly Inuit consensus methodology.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,198
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,555
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1980,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,932
Tête enseignante GPT0,804
Écart entre enseignants0,129 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations30
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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