Applying strengths-based approaches to nutrition research and interventions in Australian Indigenous communities
Notice bibliographique
Résumé
This paper provides a background to strengths-based approaches used in health and considers what these have to offer in the context of public health nutrition, with particular reference to work with Australian Aboriginal and Torres Strait Islander peoples. Deficit, disease and dysfunction permeate approaches in health fields, including nutrition. Public health has focused on gathering evidence about ‘what works’ from this deficit perspective, particularly in those communities identified as vulnerable. Strengths-based approaches, on the other hand, work with the assets already existing in individuals, communities and institutions to support the conditions for health. Although strengths-based approaches are used in some health fields, they are under-utilised in public health nutrition. A strengths-based paradigm draws on the theory of salutogenesis to accentuate positive capacities so that nutrition professionals and clients/communities can jointly identify problems and activate solutions. Research processes and findings from a number of participatory Indigenous nutrition health projects will be discussed. This research has identified significant social resources within Australian Indigenous communities and these assets offer points from which to work. A strengths-based paradigm offers a different language with which to address nutrition inequalities. It can contribute to empowering Indigenous individuals and communities towards healthier nutrition. We propose that redressing the current imbalance between strengths and deficit-based approaches is needed in public health nutrition and consider the nature and potentials of strengths-based approaches in nutrition, with particular reference to their use in Aboriginal and Torres Strait Islander groups.
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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 | 0,133 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,023 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».