Promoting Health Resiliency during COVID-19 Disaster: The Relevance of Indigenous Land-based Practice (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
UNSTRUCTURED The COVID-19 pandemic, like a natural disaster, the COVID-19 pandemic has had a significant effect on the vulnerable portion of society, particularly on Indigenous and visible minority immigrants in Canada. While Indigenous and visible minority people are very diverse and experienced the impact of Covid-19 very differently, both groups have a significant lack of equal access to pandemic resiliency. As a visible minority immigrant family in Indigenous land in Treaty 6 territory, we (as a colour settler family in Indigenous land known as Canada) learned Indigenous land-based education (ILBE) from Indigenous Elders and Knowledge-keeper's land-based stories, traditional knowledge, resiliency, and practice. We have been learning and practicing ILBE to develop resiliency during a natural disaster, such as during the COVID-19 pandemic. We used a land-based learning as a research methodology for learning health wellness from land. We discussed why ILBE matters for building resiliency, resistance, and self-determination within a family and community; how can it help others? We have seen how COVID-19 has created severe negative impacts on mental and physical health. During the high climate change era, many pandemics are yet to come. However, the ILBE can offer us many opportunities to build our resistance and resiliency through decolonizing our ways of knowing and doing.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».