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Enregistrement W4306294618 · doi:10.18584/iipj.2022.13.2.13792

Community-led Recovery from the Opioid Crisis through Culturally-based Programs and Community-based Data Governance

2022· article· en· W4306294618 sur OpenAlexafffundvenueabout
Marion Maar, Tim Ominika, Darrel Manitowabi

Notice bibliographique

RevueInternational Indigenous Policy Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalNOSM University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésIndigenousSovereigntyCorporate governanceOpioid use disorderPublic relationsCulturally appropriatePolitical scienceMedicineNursingSociologyBusinessOpioidFamily medicineLawEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The opioid crisis is disproportionately impacting Indigenous communities in Canada. There is a need to evaluate practical approaches to recovery that include community-based opioid agonist treatment (OAT) and integration of cultural treatment models. Naandwe Miikan, translated as The Healing Path, is an OAT program that blends clinical and Indigenous healing concepts and providers in a community-based setting. Aside from OAT pharmaceutical treatment, clients work with Indigenous counsellors that integrate culture with treatment, such as land-based activities, that reconnect the community to Indigenous teachings and harvesting. In this paper, we present a case study showcasing community advocacy in creating innovative funding models and engaging with clinicians to provide a shared care OAT model with traditional Indigenous counselling, cultural programs, and data sovereignty. Policy needs are identified.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0580,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0040,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,368
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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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