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Enregistrement W4310398272 · doi:10.17269/s41997-022-00704-x

Culturally and contextually adaptive indicators of organizational success: Nunavik, Quebec

2022· article· en· W4310398272 sur OpenAlexafffundvenueabout
Sarah Fraser, Marie-Claude Lyonnais, Mylène Riva, Christopher Fletcher, Nancy Beauregard, Jennifer Thompson, Raymond Mickpegak, Laury-Ann Bouchard

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensMakivik CorporationMcGill UniversityUniversité LavalUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-Montréal
Organismes subventionnairesArcticNet
Mots-clésPrideSustainabilityPublic relationsResource (disambiguation)PsychologyPolitical scienceBusinessEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study aimed to develop a preliminary guide to culturally and contextually relevant indicators to assess community resources in the 14 communities of the Inuit territory of Nunavik, Quebec. METHODS: As part of the Community Component of Qanuilirpitaa? of the 2017 Nunavik Health Survey, data were collected from 354 organizations located across Nunavik. Data were collected via short structured interviews with representatives of the organization. An inductive qualitative analysis was conducted to identify emerging themes describing the contexts that influence organizations, how key informants conceptualized what is a successful resource, and the facilitators and needs to achieving these indicators of success. Inuit partners were involved throughout the project to offer insight and to ascertain its pertinence and validity. RESULTS: Interviews revealed structural and community realities that influenced organizations. Three main indicators were used to describe successes: (1) team efficiency and dynamics; (2) accessibility of the resource; and (3) ability to impact clients and the community. The third indicator was by far the most discussed indicator of success. Participants and leaders offer suggestions as to how to achieve these indicators and advocate for the conditions necessary for organizational sustainability. CONCLUSION: This data-driven framework suggests that the measures of success that are frequently used by funding agencies (e.g., number of people reached, number of activities) may not fully represent the potential of local services in a given community. Indeed, services may be creating job opportunities for Inuit, instilling pride, offering cultural opportunities, and increasing capital (human, economic, health) within the community, all of which are equally important indicators of success that may more adequately further improve the social determinants of health among communities.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0070,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeObservationnel
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'admission4
Résumé présentoui

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