Strengthening Indigenous Australian Perspectives in Allied Health Education: A Critical Reflection
Notice bibliographique
Résumé
While professional education in medicine and nursing in Australia has been implementing strategies to increase accessibility for Indigenous Australians, allied health professions remain underdeveloped in this area. Failure to improve the engagement of allied health professions with Indigenous Australians, and failure to increase the numbers of Indigenous staff and students risks perpetuating health inequities, intergenerational disadvantage, and threatens the integrity of professions who have publically committed to achieving cultural safety and health equity between Indigenous and non-Indigenous people. Knowing this, leaders in the allied health professions are asking “What needs to change?” This paper presents a critical reflection on experiences of a university-based Indigenous Health Unit leading the embedding of Indigenous perspectives in allied health curriculum, informed by Indigenous community connections, literature reviews, and research in the context of an emerging community of practice on Indigenous health education. Key themes from reflections are presented in this paper, identifying barriers as well as enablers for change, which include Indigenous community relationship building, education of staff and students, and collaborative research and teaching on Indigenous Peoples’ allied health needs and models of care. These enablers are inherently anti-racism strategies that redress negative stereotypes perpetuated about Indigenous Australians and encourage the promotion of valuable Indigenous knowledges, principles, and practices as strategies that may also help meet the health needs of the general community.
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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 | 0,052 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,032 |
| Communication savante | 0,014 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».