Culturally safe speech-language supports for First Nations children: Achieving Sustainable Development Goals 3, 4, 8 and 10
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Self-determination is foundational to health and well-being for First Nations people. Colonisation has undermined self-determination and widespread effects are observed as disparities in health and well-being. Chronic middle ear disease is more highly prevalent in First Nations children, is associated with delays in speech and language and lower levels of educational readiness. However, there is a paucity of culturally and linguistically sensitive speech-language assessments and habilitation services globally. Focussing on high-income colonial-settler countries (including United States, Canada, Australia and New Zealand), where health disparities are significant, we aim to discuss the importance of and the challenges in providing culturally safe care to First Nations children with communication disabilities. RESULT: To be effective, both cultural and linguistic diversity and cultural safety must be considered in all aspects of assessment and intervention. Furthermore, speech-language pathologists must be equipped to work with First Nations children with communication disorders. CONCLUSION: To optimally support First Nations' children with communication disabilities, services need to be culturally safe, family-centred and strengths-based. This commentary focuses on the United Nations Sustainable Development Goals (SDGs)3, 4, 8 and 10.
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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 | 0,009 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».