Indigenous and Non-Indigenous Theories of Wellbeing and Their Suitability for Wellbeing Policy
Notice bibliographique
Résumé
A growing interest among governments in policies to promote wellbeing has the potential to revive a social view of health promotion. However, success may depend on the way governments define wellbeing and conceptualize ways to promote it. We analyze theories of wellbeing to discern twelve types of wellbeing theory and assess the suitability of each type of theory as a basis for effective wellbeing policies. We used Durie's methodology of working at the interface between knowledge systems and Indigenous dialogic methods of yarning and deep listening. We analyzed selected literature on non-Indigenous theories and Indigenous theories from Australia, New Zealand, Canada and the United States to develop a typology of wellbeing theories. We applied political science perspectives on theories of change in public policy to assess the suitability of each type of theory to inform wellbeing policies. We found that some theory types define wellbeing purely as a property of individuals, whilst others define it in terms of social or environmental conditions. Each approach has weaknesses regarding the theory of change in wellbeing policy. Indigenous relational theories transcend an 'individual or environment' dichotomy, providing for pluralistic approaches to health promotion. A broad theoretic approach to wellbeing policy, encompassing individual, social, equity-based and environmental perspectives, is recommended.
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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 | 0,016 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,038 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».