One Health and reconciliation: media portrayals of dogs and Indigenous communities in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This qualitative media analysis explores how the Canadian Broadcasting Corporation (CBC) portrayed 'dog problems' and their solutions in Indigenous communities in Canada from 2008 through 2018. We apply a One Health framework to demonstrate how human, animal, and the socio-environmental health are interconnected, which aligns more explicitly with Indigenous worldviews. Through this analysis, we respond to the Truth and Reconciliation Commission of Canada (TRC) Calls to Action, specifically Action 19 (health inequity) and Action 84 (media). We found that the CBC portrayed dogs as "strays" and focused mainly on the removal of dogs, whether rehoming by animal rescue groups or through culling, and that rescue groups were portrayed as 'animal lovers'. Meanwhile, journalists sometimes mentioned the lack of policies to support community-driven dog population control and veterinary services, but these policy deficits did not receive emphasis. The CBC coverage did not highlight systemic injustices that can impact dog health and welfare in Indigenous communities. This media analysis outlines ways forward for reconciliation with Indigenous communities when the media reports on dogs; we recommend journalists (i) focus on lack of veterinary services in communities and the impacts rather than the removal of dogs, (ii) discuss broader systemic structures and policies that limit access to veterinary services in Indigenous communities and (iii) how such resource constraints impact human and animal health.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».