COVID-19 among Indigenous communities: Case studies on Indigenous nursing responses in Australia, Canada, New Zealand, and the United States
Notice bibliographique
Résumé
Globally, Indigenous Peoples experience disparate COVID-19 outcomes.This paper presents case studies from Aotearoa New Zealand, Australia, Canada, and the United States of America and explores aspects of government policies, public health actions, and Indigenous nursing leadership for Indigenous communities during a pandemic.Government under-performance in establishing Indigenous-specific plans and resources, burdened those countries with higher COVID-19 cases and mortality rates.First, availability of quality data is an essential element of any public health strategy, and involves disaggregated, ethnic-specific data on Indigenous COVID-19 cases, mortality rates, and vaccination rates.When data is unavailable, Indigenous Peoples are rendered invisible.Data sovereignty principles must be utilised to ensure that there is Indigenous ownership and protections of these data.Second, out of necessity, Indigenous communities expressed their self-determination by uniting to protect their Nursing Praxis in Aotearoa New Zealand 2021 Vol 37 Special Issue COVID-19 72 support and resources.Holistic approaches to COVID-19 responses by Indigenous peoples must consider the wider determinants of wellbeing including food and housing security.Findings from these case studies, demonstrate that Indigenous self-determination, data sovereignty, holistic approaches to pandemic responses alongside with Governmental policies, resources should inform vaccination strategies and future pandemic readiness plans.Finally, in any pandemic of COVID-19-scale, Indigenous nurses' leadership and experience must be leveraged for a calm, trusted and efficient response.Keywords / Ngā kupu matua: case study / mātai tūāhua; COVID-19; data sovereignty / mana raraunga; global / ā-ao; Indigenous / iwi taketake; inequities / ngā korenga e
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,033 | 0,009 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».