Two‐eyed seeing: A useful gaze in Indigenous medical education research
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Medical education has a role in preparing future health care practitioners to have the skills to meaningfully address health disparities while providing effective clinical care considerate of diversity in our societies. This calls for medical education researchers to approach their craft in ways that prioritise and value inputs from a broader range of perspectives and worldviews in an effort to redress the negative impacts of social, political and structural forces on health outcomes. METHODS: Given the entrenched health inequities experienced by Indigenous populations across the globe, this paper details an approach to medical education research put forward by Canadian Mi'kmaw Elders Murdena and Albert Marshall and named 'two-eyed seeing'. This approach provides the opportunity for medical education researchers to address the ongoing impacts of colonisation, racism and marginalisation on health outcomes by prioritising Indigenous worldviews in medical curricula. The need for researchers and medical academies to critically consider Indigenous governance and processes of respectful knowledge sharing within the wider institutional and societal contexts is addressed. CONCLUSIONS: The benefits of two-eyed seeing in the context of better preparing the future workforce to effectively meet the needs of those most vulnerable, and to action change against health inequities, situate it as a promising research approach in medical education.
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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 | 0,041 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,077 |
| Communication savante | 0,013 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».