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Enregistrement W4223963111 · doi:10.1002/jcop.22859

Harm reduction acceptability and feasibility in a North American indigenous reserve community

2022· article· en· W4223963111 sur OpenAlexaboutno aff
Silvi C. Goldstein, Nichea S. Spillane, Tessa Nalven, Nicole H. Weiss

Notice bibliographique

RevueJournal of Community Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Institute of General Medical SciencesNational Institute on Drug AbuseSociety of Addiction Psychology
Mots-clésIndigenousHarm reductionHarmFocus groupMedicineHealth careCommunity healthEnvironmental healthPsychologyNursingPublic healthSocial psychologySociologyPolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: The present study assessed community and culturally specific alcohol-related harm among North American Indigenous (NAI) individuals, as well as the acceptability and feasibility of harm reduction approaches in one reserve-based NAI community. METHODS: Participants lived on or near a NAI reserve in Canada. Semi-structured focus groups were conducted with health care workers (N = 8, 75% NAI) and community members (N = 9, 100% NAI). Self-report questionnaires were administered that measured acceptability and feasibility of harm reduction strategies. RESULTS: Conventional content analysis revealed loss of culture as culturally specific alcohol-related harm. Health care workers rated harm reduction approaches to be acceptable and feasible, while community participants were more mixed. Majority of participants felt that some harm reduction strategies could provide opportunities for individuals who use alcohol to connect to Indigenous culture and traditions. However, there were mixed findings on whether harm reduction strategies are consistent with Indigenous cultural traditions and values. CONCLUSION: Future research is needed to evaluate potential utility of harm-reduction approaches for NAI communities.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0130,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,343 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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