Indigenizing our Research
Notice bibliographique
Résumé
The use of data intensive health research has allowed for greater understandings of population health. When conducting data intensive health research, engaging and involving the community is essential for conducting meaningful research that is responsive to the public’s needs. Particularly, when engaging Indigenous communities in research, there is a need to understand historical and ongoing impacts of colonialism and recognize the strengths in Indigenous Peoples’ knowledges and experiences while supporting Indigenous leadership and self-determination in research. This article describes the approach our research team/organization used to engage and involve Indigenous people living with HIV in three research projects using large, linked datasets and looking at HIV outcomes of Indigenous populations in Canada. The foundation of these projects was simultaneously: 1) supporting Indigenous people living with HIV to be involved as research team members, 2) developing research questions to answer with available datasets, and 3) integrating Indigenous and Western ways of knowing. We have identified important considerations and suggestions for engaging and involving Indigenous communities and individuals in the generation of research ideas and analysis of linked data using community-based participatory research approaches through our work. These include engaging stakeholders at the start of the project and involving them throughout the research process, honouring Indigenous ways of knowing, the land, and local protocols and traditions, prioritizing Indigenous voices, promoting co-learning and building capacity, and focusing on developing longitudinal relationships. We describe keys to success and learnings that emerged. Importantly, the methodology practiced and presented in this manuscript is not a qualitative study design whereby research subjects are surveyed about their experiences or beliefs. Rather, the study approach described herein is about engaging people with living experience to co-lead as researchers. Our approach supported Indigenous people to share research that addresses their research priorities and responds to issues relevant to Indigenous Peoples and communities.
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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 | 0,022 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,031 |
| Communication savante | 0,027 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,018 |
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 ».