Understanding Indigenous Health Literacy Through Community-Led Engagement
Notice bibliographique
Résumé
Context: This is the last in a four-part series that describes the outcome of a mixed-methods participatory social justice (MMPSJ) research project. A community engagement model was designed by participants as a synthesis of working with urban Indigenous peoples living on Treaty Six Territory and traditional homeland of the Metis in Saskatchewan, Canada. It responds to the Truth and Reconciliation Commissions calls to Action 10, 18-20. Community-based participatory health research (CBPHR) often sees the community as a place to undertake research in; this research saw the community as providing the leadership for the research. Objective: To show how MMPSJ work can help to shift from community-based to community-led research. Design: Mixed-methods participatory social justice and community-based participatory health research. Participants: Twelve Indigenous people representing four intergenerational families were invited to two Talking Circles to respond to questions derived from the Aboriginal Regional Health Surveys; as well as answer the following questions: What are the current connections between literacy and health within urban Indigenous families? What literacy issues continue to marginalize the community? How would you like this knowledge disseminated? This research was reviewed and approved by the University of Saskatchewan’s Behavioural REB. Results/Findings: Knowledge of Treaty Six teachings was increased; participants described the social justice/transformative nature of this work an opportunity to be seen well and whole; and the Community Engagement Model evolved within the MMPSJ design. Conclusions: Community-based research can be transformed to being community-led through careful consideration of power and authentically engaging with the community at each step in the process.
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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 | 0,018 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».