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Enregistrement W4308016236 · doi:10.13162/hro-ors.v10i3.5094

Comparing Federal Indigenous Health Policy Reform in Canada and the United States: The Shift to Indigenous Self-Determination in Health Care

2022· article· en· W4308016236 sur OpenAlexaffvenueabout
Denise Webb, Angela Mashford‐Pringle, Sara Allin, Dane Mauer-Vakil

Notice bibliographique

RevueHealth Reform Observer - Observatoire des Réformes de Santé · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousPublic administrationPolitical scienceTimelineHealth policyHealth careSelf-determinationEconomic growthGeographyLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Federal governments in Canada and the United States have followed similar timelines and events in their efforts to support Indigenous self-determination in health care. Since colonization, both settler colonies have aimed to assimilate Indigenous Peoples into settler society, in disregard of inherent Indigenous self-determining rights and titles. By the 1970s their policy agendas shifted towards Indigenous self-determination, including in matters of health service planning and delivery at the community-level. This paper analyzes this shift in policy from a comparative perspective with the aim of informing future reforms. We identify and examine the policy instruments used in the process, finding a greater use of regulatory instruments in the United States, compared to informative tools in Canada. We also discuss the associated impacts of the reform on the ability to practice self-determining activities within communities, highlighting some of the administrative enablers and barriers within and around health care settings. As little research has compared health policy reforms related to matters of Indigenous health in Canada and the United States, this paper provides new insights into the drivers and nature of the policy shift toward self-determination at the federal level and suggests grounds for further investigation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,727
Score d'incertitude au seuil0,843

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0100,006
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,337 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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