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Enregistrement W3130260060 · doi:10.32799/ijih.v16i2.31668

Project George: An Indigenous Land-Based Approach to Resilience for Youth

2020· article· en· W3130260060 sur OpenAlexaffvenueabout
Janice Cindy Gaudet

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Indigenous Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousPsychological resilienceCommunity engagementContext (archaeology)HomelandParticipatory action researchSociologyEcological resilienceEnvironmental resource managementPolitical scienceGeographyPublic relationsEcologyPsychologyPoliticsAnthropologyArchaeologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The research shared in this article seeks an understanding of Indigenous resilience within the context of a culturally responsive land-based initiative, Project George, led by the Moose Cree First Nation, also known as the Omushkego people. The initiative centres core Cree values, community engagement, and land-based skills to ensure the well-being of youth. Their Homeland is located in the waterways and on the western shores of the Hudson and James Bay Lowlands in Ontario, Canada. The methodology involved researcher participation and engagement as part of a 4-month field presence; informal conversations and visiting; as well as formal semistructured interviews with community members over 4 years from 2012 to 2015. The research explores the benefits and challenges of a land-based program by highlighting the experiences and voices of community and program participants who directly engaged with Project George. The findings show that land-based learning initiatives inspired and driven by Indigenous people foster a regenerative approach to wellness based on relation to land, culture, and identity. A return to land-based learning responds to the ongoing colonial complexities affecting the health and wellness of Indigenous youth in Canada and draws strength from the people’s resilient practices.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,010
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,017
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,369 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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