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Enregistrement W4292663670 · doi:10.1139/apnm-2021-0780

Annual gatherings as an integrated knowledge translation strategy to support local and traditional food systems within and across Indigenous community contexts: a qualitative study

2022· article· en· W4292663670 sur OpenAlexafffundvenueabout
Renata Valaitis, Louise W. McEachern, Sandra Harris, Tania Dick, Joanne Yovanovich, Jennifer Yessis, Barbara Zupko, Kitty Corbett, Rhona M. Hanning

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaGovernment of British ColumbiaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Waterloo
Mots-clésIndigenousParticipatory action researchCommunity-based participatory researchFocus groupTransformative learningAction researchTraditional knowledgeCommunity engagementQualitative researchCitizen journalismSociologyLocal communityPublic relationsPolitical sciencePedagogySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integrated knowledge translation (IKT) and community-based participatory research (CBPR) are recognized as effective approaches when Indigenous and non-Indigenous partners work together to focus on a common goal. The "Learning Circles: Local Healthy Food to School" (LC:LHF2S) study supported the development and implementation of Learning Circles (LC) in 4 Canadian Indigenous communities with the goal of improving local, community-based healthy food systems. Critical to the research process were annual gatherings (AG) where diverse stakeholders (researchers, Indigenous community members, and partners) visited each community to share knowledge, experiences, and provide support in the research process. Using a qualitative, descriptive method, this paper explores how the AG supported IKT across partners. Yearly interviews involving 19 total participants (with some participating multiple times across the 4 gatherings) elicited their AG experiences in supporting local LC:LHF2S. Three themes with multiple sub-themes were identified: (a) setting the stage for IKT (importance of in-person gatherings for building relationships across partners, learning from each other), (b) enabling meaningful engagement (aligning research with Indigenous values, addressing tensions and building trust over time, ensuring flexibility, and Indigenous involvement and leadership), and (c) supporting food system action at the local level (building local community engagement and understanding, and integrating support for implementation and scale-up of LC). This paper provides useful and practical examples of the principles of Indigenous-engaged IKT and CBPR in action in healthy, local, and traditional food initiatives. AG are a valuable IKT strategy to contribute to positive, transformative change and ethical research practice within Indigenous communities.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0170,010
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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