Health system learning with Indigenous communities: a study protocol for a two-eyed seeing review and multiple case study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is well documented that Canadian healthcare does not fully meet the health needs of First Nations, Inuit or Métis peoples. In 1996, the Royal Commission on Aboriginal Peoples concluded that Indigenous peoples' healthcare needs had to be met by strategies and systems that emerged from Indigenous worldviews and cultures. In 2015, the Truth and Reconciliation Commission also called on health organizations to learn from Indigenous "knowledges" and integrate Indigenous worldviews alongside biomedicine and other western ways of knowing. These calls have not yet been met. Meanwhile, the dynamic of organizational learning from knowledges and evidence within communities is poorly understood-particularly when learning is from communities whose ways of knowing differ from those of the organization. Through an exploration of organizational and health system learning, this study will explore how organizations learn from the Indigenous communities they serve and contribute to (re-)conceptualizing the learning organization and learning health system in a way that privileges Indigenous knowledges and ways of knowing. METHODS: This study will employ a two-eyed seeing literature review and embedded multiple case study. The review, based on Indigenous and western approaches to reviewing and synthesizing knowledges, will inform understanding of health system learning from different ways of knowing. The multiple case study will examine learning by three distinct government organizations in Northwest Territories, a jurisdiction in northern Canada, that have roles to support community health and wellness: Tłı̨chǫ Government, Gwich'in Tribal Council, and Government of Northwest Territories. Case study data will be collected via interviews, talking circles, and document analysis. A steering group, comprising Tłı̨chǫ and Gwich'in Elders and representatives from each of the three partner organizations, will guide all aspects of the project. DISCUSSION: Examining systems that create health disparities is an imperative for Canadian healthcare. In response, this study will help to identify and understand ways for organizations to learn from and respectfully apply knowledges and evidence held within Indigenous communities so that their health and wellness are supported. In this way, this study will help to guide health organizations in the listening and learning that is required to contribute to reconciliation in healthcare.
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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 | 0,176 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,012 |
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 ».