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Enregistrement W3004746336 · doi:10.24926/iip.v11i1.2300

Navigating Allyship through Indigenization, Decolonization, and Reconciliation: Perspectives from Non-Indigenous Pharmacy Educators

2020· article· en· W3004746336 sur OpenAlexafffundabout
Larry Leung, Jason Min

Notice bibliographique

RevueINNOVATIONS in pharmacy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFaculty of Pharmaceutical Sciences, University of British ColumbiaUniversity of British Columbia
Mots-clésIndigenizationIndigenousDecolonizationPharmacyCurriculumConversationTransformative learningTraditional knowledgeSociologyPublic relationsPolitical sciencePedagogyEngineering ethicsEngineeringAnthropologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As pharmacy schools across Canada and North America work towards authentic and meaningful curriculum and learning opportunities in Indigenous health and cultural safety, the conversation of "why" we need to do this has become clearer, but the task of "how" we do this remains challenging. This curricular transformation can be increasingly more complex to navigate as a non-Indigenous ally and pharmacy educator. Defining your role as an ally is deeply personal and critically important, as it can transform based on the collaborative work undertaken with Indigenous partners and communities. The purpose of this article is to share perspectives gained over years of experience and practical applications of allyship through the lens of three key separate, but interconnected concepts - indigenization, decolonization, and reconciliation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,807
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0050,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,346 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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