Can scientists and knowledge keepers sit comfortably together? An Indigenous physician’s reflections on a decade of participatory research into First Nations nutrition, environment and health
Notice bibliographique
Résumé
The author, an Indigenous physician, offers his reflections on the history of scientific research with Indigenous People and its past role in ethical breaches and excesses of colonialism, as a backdrop to the relatively recent advances in collaborative, community-based participatory research involving First Nations and Inuit in Canada. The First Nations Food, Nutrition and Environment Study (2008-2018), introduced in this Special Issue, is presented as an example of an ethical space that was sustained for a decade to collaboratively develop new knowledge by First Nations and scientists working together, respectfully and inspired by shared interest. A short overview of twelve articles of the Special Issue is provided and characterized as creating a previously inaccessible picture of the modern diets of First Nations, along with the suite of environmental factors that are present in food and water in and around communities. Ultimately, the author hopes that Canadian society can set the table with Indigenous Peoples and respectfully set opinions onto each other and do this over and over again. With Canada already being a multicultural and pluralistic society, adding Indigenous realities into the mix only respects and honours the Indigenous roots of this country.
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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 | 0,043 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,052 | 0,073 |
| Communication savante | 0,022 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,049 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».