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Enregistrement W3176469351 · doi:10.23889/ijpds.v6i1.1417

SEEDS of Indigenous Population Health Data Linkage

2021· article· en· W3176469351 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensFirst Nations Health and Social Secretariat of ManitobaLaurentian University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésLinkage (software)IndigenousGeographyPopulationGeneticsBiologySociologyDemographyGeneEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Globally, the ways that Indigenous data are collected, used, stored, shared, and analyzed are advancing through Indigenous data governance movements. However, these discussions do not always include the increasingly sensitive nature of linking Indigenous population health (IPH) data. During the International Population Data Linkage Network Conference in September of 2018, Indigenous people from three countries (Canada, New Zealand, and the United States) gathered and set the tone for discussions around Indigenous-driven IPH data linkage. OBJECTIVES: Centering IPH data linkage and research priorities at the conference led to budding discussions from diverse Indigenous populations to share and build on current IPH data linkage themes. This paper provides a braided summary of those discussions which resulted in the SEEDS principles for use when linking IPH data. METHODS: During the Conference, two sessions and a keynote were Indigenous-led and hosted by international collaborators that focused on regional perspectives on IPH data linkage. A retrospective document analysis of notes, discussions, and artistic contributions gathered from the conference resulted in a summary of shared common approaches to the linkage of IPH data. RESULTS: The SEEDS Principles emerge as collective report that outlines a living and expanding set of guiding principles that: 1) prioritizes Indigenous Peoples' right to Self-determination; 2) makes space for Indigenous Peoples to Exercise sovereignty; 3) adheres to Ethical protocols; 4) acknowledges and respects Data stewardship and governance, and; 5) works to Support reconciliation between Indigenous nations and settler states. CONCLUSION: Each of the elements of SEEDS need to be enacted together to create a positive data linkage environment. When implemented together, the SEEDS Principles can lead to more meaningful research and improved Indigenous data governance. The mindful implementation of SEEDS could lead to better measurements of health progress through linkages that are critical to enhancing health care policy and improving health and wellness outcomes for Indigenous nations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,779
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0060,000
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,360 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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