Beyond deficit: ‘strengths‐based approaches’ in Indigenous health research
Notice bibliographique
Résumé
Health research concerning Indigenous peoples has been strongly characterised by deficit discourse-a 'mode of thinking' that is overly focused on risk behaviours and problems. Strengths-based approaches offer a different perspective by promoting a set of values that recognise the capacities and capabilities of Indigenous peoples. In this article, we seek to understand the conceptual basis of strengths-based approaches as currently presented in health research. We propose that three main approaches exist: 'resilience' approaches concerned with the personal skills of individuals; 'social-ecological' approaches, which focus on the individual, community and structural aspects of a person's environment; and 'sociocultural' approaches, which view 'strengths' as social relations, collective identities and practices. We suggest that neither 'resilience' nor 'social-ecological' approaches sufficiently problematise deficit discourse because they remain largely informed by Western concepts of individualised rationality and, as a result, rest on logics that support notions of absence and deficit. In contrast, sociocultural approaches tend to view 'strengths' not as qualities possessed by individuals, but as the structure and character of social relations, collective practices and identities. As such, they are better able to capture Indigenous ways of knowing and being and provide a stronger basis on which to build meaningful interventions.
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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 | 0,034 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,023 |
| Communication savante | 0,009 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| 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 ».