Winnipeg's North End Wellbeing Measure: Using Social Innovation to Drive Community Measurements
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Winnipeg Boldness Project, a social innovation initiative addressing early childhood outcomes in the underserved community of Point Douglas, worked alongside the community to develop a meaningful measurement tool, the North End Wellbeing Measure (NEWM). This article describes the context, the research and pilot, and the lessons learned. OBJECTIVES: To develop a community-based tool called the NEWM, which evaluates what is important to Point Douglas families. METHODS: We used community-based participatory research methods and surveys for data collection. LESSONS LEARNED: We learned that 1) the language used in relation to notions of well-being and satisfaction could be more precise, 2) our assumptions about strengths-based measurement did not always align with community perspectives, 3) hiring Indigenous people as data collectors is essential, and 4) we need to remain vigilant in our attention to respecting the participants' lived experiences. We also learned that, given the opportunity, the community has a desire to participate in research involving their experiences and well-being and greatly benefit from self-voicing and agency in research development. CONCLUSIONS: The pilot NEWM demonstrates the benefits and challenges of Indigenous social innovation and will benefit future iterations of the measure, as well as other community-based well-being measures.
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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 | 0,019 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».