Planting the S.E.E.D.S of Indigenous Population Health Data Linkage
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionThe increasing accessibility of data through digitization and linkage has resulted in Indigenous and allied individuals, scholars, practitioners, and data users recognizing a need to advance ways that assert Indigenous sovereignty and governance within data environments. Advances are being talked about around the world for how Indigenous data is collected, used, stored, shared, linked, and analysed.
 Objectives and ApproachDuring the International Population Data Linkage Network Conference in September of 2018, two sessions were hosted and led by international collaborators that focused on regional Indigenous health data linkage. Notes, discussions, and artistic contributions gathered from the conference led to collaborative efforts to highlight the common approaches to Indigenous data linkage, as discussed internationally. This presentation will share the braided culmination of these discussions and offer S.E.E.D.S as a set of guiding Indigenous data linkage principles.
 ResultsS.E.E.D.S emerges as a living and expanding set of guiding principles that: 1) prioritizes Indigenous Peoples’ right to Self-determination; 2) makes space for Indigenous Peoples to Exercise sovereignty; 3) adheres to Ethical protocols; 4) acknowledges and respects Data stewardship and governance, and; 5) works to Support reconciliation between Indigenous Peoples and settler states. S.E.E.D.S aims to centre and advance Indigenous-driven population data linkage and research while weaving together common global approaches to Indigenous data linkage.
 Conclusion / ImplicationsEach of the five elements of S.E.E.D.S interweave and need to be enacted together to create a positive Indigenous data linkage environment. When implemented together, the primary goals of the S.E.E.D.S Principles is to guide positive Indigenous population health data linkage in an effort to create more meaningful research approaches through improved Indigenous-based research processes. The implementation of these principles can, in turn, lead to better measurements of health progress that are critical to enhancing health care policy and improving health and wellness outcomes for Indigenous populations.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».