Collaboratively Adapting Culturally-Respectful, Locally-Relevant Suicide Prevention for Newly Participating Alaska Native Communities
Notice bibliographique
Résumé
Because suicide is deeply connected to local, historical and relational contexts, effective suicide prevention strategies must balance maintaining fidelity of evidence-based practices and adapting for the unique needs of diverse communities. Promoting Community Conversations About Research to End Suicide (PC CARES) builds the capacity of local people in close-knit rural Alaska Native communities to take preventative actions based on existing relationships, roles, and priorities. In a series of learning circles, community members learn about multilevel evidence-based suicide prevention practices, apply the information to personal and cultural contexts, and develop plans for taking action—on their own terms—in their lives. Here, we describe the participatory process used to adapt PC CARES from one region of Alaska to another, aiming to maximize transferability, practicality and relevance in our partner communities. With the shared goal of promoting self-determined, evidence-informed, community-based suicide prevention, the adaptation process included negotiating between comprehensiveness and understandability; subject appeal and utility; predictability and customizability, through consensus-building with researchers and community members. Lessons learned can be helpful to others working to navigate community-specific priorities and evidence-based approaches to develop interventions that can work across many different communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».