Cultural Proficiency in First Nations Health Research: A Mixed-Methods, Cross-Cultural Evaluation of a Novel Resource
Notice bibliographique
Résumé
Recent efforts have illustrated the efficacy of culturally proficient approaches to research, underpinned by robust partnerships between researchers and First Nations peoples and communities. This article seeks to determine differences in approaches to First Nations research engagement perceptions between First Nations and non-First Nations researchers, as well as whether participation in a cultural proficiency workshop improved the perceived cultural proficiency of non-First Nations health researchers. Also, whether a set of novel cultural proficiency resources, designed in the Sydney region could be applied broadly across First Nations contexts within Australia. The evaluation adopted a mixed-methods, cross-cultural (First Nations and non-First Nations) design to appraise the novel cultural proficiency resources, identifying participant perceptions to First Nations research engagement, as well as views regarding the feasibility of universal application of the resources. A quantitative pre- and post-workshop evaluation was also undertaken to measure differences in self-reported cultural proficiency. Qualitative data underwent thematic analysis and quantitative data were analysed applying t-tests. Both qualitative and quantitative evaluation showed minimal variation between the cultural groups regarding research engagement perceptions, based on viewing of the online resources. A statistically significant increase in self-reported cultural proficiency was found in non-First Nations workshop participants. Cultural proficiency education and training programs that promote an immersive, interactive, and ongoing framework can build the perceived cultural proficiency of non-First Nations health researchers, however First Nations expertise must validate this perceived cultural proficiency to be beneficial in practice. Based on the research findings, applying the underlying ethical principles of First Nations research with a local, context-centred approach allows for the broad application of cultural proficiency research education and training programs within Australia.
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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 | 0,148 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».