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Enregistrement W4283832806 · doi:10.1371/journal.pgph.0000719

The “Elephants in the Room” in U.S. global health: Indigenous nations and white settler colonialism

2022· article· en· W4283832806 sur OpenAlexaboutno aff
Anpotowin Jensen, Victor A. Lopez-Carmen

Notice bibliographique

RevuePLOS Global Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColonialismIndigenousWhite (mutation)EthnologyPolitical scienceGeographyHistoryGender studiesAnthropologySociologyArchaeologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We are two Indigenous young people from the Oceti Sakowin, made up of the Lakota and Dakota Tribal Nations in modern day U.S. and Canada.As Indigenous health professionals and students, we are used to having to advocate for visibility in healthcare.In medical schools, students learn little of us and there are few to no Indigenous faculty [1].In the academic literature, we are often left out of studies, creating a cycle of data inequity [2].And in global health, Indigenous Nations are seldom considered, even in decolonizing global health spaces.Earlier this year, we realized just how rooted our invisibility in global health is when we found ourselves unsuccessfully attempting to convince three white U.S. global health physicians to center and include Indigenous Peoples in a decolonizing global health paper.Instead, we were told to make a separate paper on "Indigenous issues."When we asked the physicians to join us on the separate paper, we were told the paper would be more powerful coming from Indigenous authors alone, even after explaining the potential power of white allies joining Indigenous academics on papers that challenge the status-quo.After being siloed from the mainstream conversation on decolonizing global health, we felt this experience was a microcosm of larger systemic erasure of Indigenous Nations and white settler colonialism in U.S. global health and the decolonizing global health space.When most U.S physicians consider the term "global health" or even the term "decolonizing global health," they think of low-and middle-income countries (LMIC) outside their borders, usually in the global south.While countries outside U.S. borders should absolutely be included, rarely are the over 567 Indigenous Nations within U.S. borders considered, each with their own cultures, languages, spiritualities, and political systems predating colonization by thousands of years.In the field of U.S. global health and the decolonizing global health movement, Indigenous Nations and settler colonialism in the U.S. remain the elephants in the room.From our perspective, Indigenous erasure in global health is due to the lack of recognition of our status as sovereign Nations within a high-income country that colonized us, creating massive health disparities and social determinant of health measures on par with low-and middle-income countries (LMIC) in the global south [3].Over the past 500 years, colonization weakened Indigenous systems that helped to maintain community health (e.g.traditional food systems, access to clean water, Indigenous languages, access to land) and replaced them with unsupported and underfunded systems, leading to disproportionate systemic health disparities, including some of the highest rates of diabetes, suicide, and cardiovascular diseases [4,5].

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0180,019
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0000,005
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,299 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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