“All About Us”: Indigenous Data Analysis Workshop—Capacity Building in the Canadian Alliance for Healthy Hearts and Minds First Nations Cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research collaborations between non-Indigenous and Indigenous researchers primarily have been led by non-Indigenous researchers with privileged locations in university settings. Recognition of the importance of data sovereignty and control to enable Indigenous self-determination requires building data management and analysis capacities among Indigenous research partners. The Canadian Alliance for Healthy Hearts and Minds First Nations (CAHHM-FN) cohort study, a collaboration of 8 First Nations and researchers at 8 universities, convened a 3-day data management and analysis workshop. METHODS: Before the workshop, participating communities were asked to develop research questions of interest regarding data collected as part of CAHHM-FN and forward them to the coordinating team. An agenda was created, circulated, and modified on the basis of community feedback to plan the workshop. The CAHHM coordinating team, an Indigenous researcher, and a non-Indigenous biostatistician planned the workshop to strike balance among Indigenous protocols for engagement, theory concerning Indigenous approaches to statistical analysis, and applied data analysis training. RESULTS: Fifty participants and coordinating team members convened for the 3-day workshop (22 Indigenous and 28 non-Indigenous people from communities, professors, trainees, and staff). Topics included statistical literacy, hands-on data analysis, data security, and topics in Indigenous health research. Workshop evaluations indicated a high level of satisfaction and enthusiasm to hold similar future workshops. CONCLUSIONS: The Indigenous data workshop was designed to increase capacity for data management and analysis by Indigenous community partners and develop new capacity for non-Indigenous partners and trainees. It achieved this, with enthusiasm from Indigenous community members to conduct future workshops.
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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 | 0,004 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».