Indigenizing our Research
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| 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 découle