Anishinabek sources of strength: Learning from First Nations people who have experienced mental health and substance use challenges
Notice bibliographique
Résumé
We report on the system of care and sources of strength and resilience for mental health among First Nations People experiencing the impacts of historical and contemporary colonization. Aamjiwnaang First Nation, a vibrant community of approximately 2400 members in southwestern Ontario, Canada, partnered in research to reveal sources of strength and resilience among community members with lived experiences (PWLE) with mental health and/or substance use challenges. A thematic content analysis was done using qualitative data collected as part of two complementary studies. In the first study called the "Five Views on a Journey" study, interviews with PWLE and family members of PWLE were conducted to better understand strengths and deficits in the system of care for mental health and substance use. In the second study entitled "A Strengths-Based Approach to Understanding How First Nations People Cope with Stress and Trauma," Photovoice was used to examine sources of strength and resilience among PWLE. Combined, these studies revealed that mental health supports and services that are trustworthy, open, and confidential are foundational to healing, helping PWLE find pathways to wellness by engendering feelings of hope, self-worth and pride. The integral roles of Anishinaabe culture and cultural identity as well as strong connections with family and community were key sources of strength and resilience. Our findings are discussed in the context of Aamjiwnaang's informal and formal systems of care, culture as wellness, inner strength, and the Truth and Reconciliation Commission of Canada's Calls to Action.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».