Learning to Fail Better: Reflections on the Challenges and Risks of Community-Based Participatory Mental Health Research With Inuit Youth in Nunavut
Notice bibliographique
Résumé
Community-based participatory research (CBPR) is a mine field of moral dilemmas. Even when carefully planned for and continuously critically reflected upon, conflicts are likely to occur as part of the process. This paper illustrates the lessons learned from "Building on Strengths in Naujaat", a resiliency initiative with the objective of promoting sense of belonging, collective efficacy, and well-being in Inuit youth. Naujaat community members over time established strong meaningful relationships with academic researchers. Youth took on the challenge of organizing community events, trips out on the land, and fundraisers. While their creativity and resourcefulness are at the heart of the initiative, this paper explores conflicts and pitfalls that accompanied it. Based on three themes - struggles in coming together as academic and community partners, the danger of perpetuating colonial power structures, and the challenges of navigating complex layers of relations within the community - we examine the dilemmas unearthed by these conflicts, including an exploration of how much we as CBPR researchers are at risk of reproducing colonial power structures. Acknowledging and addressing power imbalances, while striving for transparency, accountability, and trust, are compelling guiding principles needed to support Indigenous communities on the road toward health equity.
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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 | 0,081 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,064 | 0,063 |
| Communication savante | 0,021 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,017 |
| 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 ».