Addressing the need for indigenous and decolonized quantitative research methods in Canada
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
Though qualitative methods are often an appropriate Indigenous methodology and have dominated the literature on Indigenous research methods, they are not the only methods available for health research. There is a need for decolonizing and Indigenizing quantitative research methods, particularly in the discipline of epidemiology, to better address the public health needs of Indigenous populations who continue to face health inequities because of colonial systems, as well as inaccurate and incomplete data collection about themselves. For the last two decades, researchers in colonized countries have been calling for a specifically Indigenous approach to epidemiology that recognizes the limits of Western epidemiological methods, incorporates more Indigenous research methodologies and community-based participatory research methods, builds capacity by training more Indigenous epidemiologists, and supports Indigenous self-determination. Indigenous epidemiology can include a variety of approaches, including: shifting standards, such as age standardization, according to Indigenous populations to give appropriate weight to their experiences; carefully setting recruitment targets and using appropriate recruitment methods to fulfill statistical standards for stratification; acting as a bridge between Indigenous and Western technoscientific perspectives; developing culturally appropriate data collection tools; and developing distinct epidemiological methods based on Indigenous knowledge systems. This paper explores how decolonization and Indigenization of epidemiology has been operationalized in recent Canadian studies and projects, including the First Nations Regional Longitudinal Health Survey and how this decolonization and Indigenization might be augmented with the capacity-building of the future Our Health Counts Applied Indigenous Epidemiology, Health Information, and Health Services and Program Evaluation Training and Mentorship Program in Canada.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| 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 | 0,009 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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