Academic Allyship in Nursing: Deconstructing a Successful Community-Academic Collaboration
Notice bibliographique
Résumé
Public health and social care systems in Canada are frequently racist and discriminatory towards Indigenous people and exacerbates health inequities that Indigenous people experience. In New Brunswick, there are a range of culturally informed health and social services being offered within First Nations communities and by Indigenous organization that operate outside of reserves. Some of these services and organizations rely on support from non-Indigenous allies to meet the needs of their community members. However, it can be challenging for non-Indigenous people to engage in allyship due to unconscious bias, false assumptions, and lack of cross-cultural understanding. Effective allyship can also be challenging due a lack of understanding of the time, resources, and commitments that are required. Academic allyship from within post-secondary institutions can be particularly challenging because of a history of past harm done to Indigenous communities and entrenched colonial structures and policies. The purpose of this article is to provide an example of academic allyship with an urban Indigenous organization and consider some of the success factors that have supported this ongoing collaboration. The authors reflect on more than four years of successful collaboration and use a recent project to illustrate what worked and why. The success factors were, building a relationship and trust; becoming better informed; offering support freely; stepping off the beaten path (to tenure); staying critically self-aware; and enjoying the work (immensely). The success factors are not intended as a roadmap because every collaboration is unique. However, they may help potential allies enter potential collaboration being better informed. Academic allyship can be highly impactful and highly rewarding, but it also should not be undertaken without reflection on one’s reasons for doing so and capacity to commit.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».