Ethical research engagement with Indigenous communities
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Canada's colonial policies and practices have led to barriers for Indigenous older adults' access to healthcare and research. As a result, there is a need for Indigenous-led research and culturally safe practices. Morning Star Lodge is developing a training module to assist AgingTech researchers on ethical, culturally safe ways to engage Indigenous communities. This includes exploring Indigenous health research, community-based partnerships, reciprocal learning, and cultural safety; this is presented through a case study on ethically engaged research. METHODS: Morning Star Lodge developed a research partnership agreement with File Hills Qu'Appelle Tribal Council and established a Community Research Advisory Committee representing the eleven First Nations within the Tribal Council. The work designing the culturally safe training module is in collaboration with the Community Research Advisory Committee. RESULTS: Building research partnerships and capacities has changed the way the eleven First Nation communities within File Hills Qu'Appelle Tribal Council view research. As a result, they now disseminate the knowledge within their own networks. CONCLUSIONS: Indigenous Peoples are resilient in ensuring their sustainability and have far more community engagement and direction. Developing culturally safe approaches to care for Indigenous communities leads to self-determined research. Culturally safe training modules can be applied to marginalized demographics.
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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 | 0,145 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,040 | 0,052 |
| Communication savante | 0,016 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».