The Nak’azdli Whu’ten is a First Nations community located in northern British Columbia Canada. They have prioritized support for the mental health and wellbeing of their Elders and were keen to strengthen intergenerational linkages in the community to preserve cultural wisdom held by the elders for future generations. We co-created a digital storytelling workshop using technology to facilitate knowledge-sharing between Elders and youths. This pilot 10 session workshop involved all grade 6 and 7 students at a First Nations school and 20 First Nations Elders. Students recorded the Elders who orally shared stories and then added imagery and sounds to capture their understandings and create a digital story. The workshop was led by elders. Our project demonstrates one way to document oral histories while simultaneously building intergenerational relationships. We will discuss how this project successfully fostered intergenerational relationships, helped preserve cultural identity, and reduced social isolation of First Nations Elders.
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to empower community-dwelling older adults for addressing falls risk and falls prevention and to make informed health decisions. The framework is guided by the WHO falls preventive model which include three pillars: 1) developing awareness of the importance of fall prevention; 2) enhancing the appraisal of falls risk factors; and 3) promoting culturally appropriated evidence based interventions (WHO, 2007). This study provides the opportunity for older adults to share their experiences, learn from the experiences of others, take an active role in preventing falls based on their health status and context, keep track of their outcomes, and give input into prevention strategies. However, due to liability issues, promoting older adults’ independence and empowerment may not follow the same direction in the health care facilities, which put high priority on safety and less emphasis on allowing older adults to make their own choices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».