Research, Sovereignty and Action: Lessons from a First Nations-Led Study on Aging in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
First Nations in Ontario are building capacity to leverage health services data in Ontario to provide robust, First Nations-driven health evidence.Beyond providing evidence, population health research processes must involve diverse First Nations' perspectives, collective capacity building and translation of research findings into action through integrated and community engaged knowledge translation and exchange (KTE) approaches.Suggested ways include integrating stories and traditional knowledge, prioritizing gatherings and establishing an enduring commitment to action.To effectively support First Nations' self-determination and sovereignty, First Nations' principles of ownership, control, access and possession (OCAP ® ) in research could be expanded to include "action" (OCAPA). Key Points• While vital to the realization of data sovereignty and the generation of First Nations-centred knowledge, research that is OCAP ® -aligned does not necessarily lead to community action and uptake.• It is important to actively share findings from First Nations health research in ways that align with communities' preferred formats, venues and information sources.• There is a need to reframe conversations around knowledge translation and exchange (KTE) for First Nations health research.Effective KTE should support self-determination and sovereignty.
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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 | 0,041 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,017 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».