The Unexpected Benefits of a Decolonized Knowledge Translation Initiative for Indigenous Mother Participants
Notice bibliographique
Résumé
Western health research’s approach to knowledge translation (KT) has been criticized by Indigenous scholars, leaders, and communities for its misalignment with Indigenous ways of knowing and relational approaches to sharing knowledge. Conversely, Indigenous KT is understood as ‘sharing what we know about living a good life’ (Kaplan-Myrth & Smylie, 2006). Whereas KT in Euro-Western science contexts focuses on closing the know-do gap implying a separation of knowledge and action, knowledge in the Indigenous context is inherently practical and based on centuries old practices including oral traditions, experiential knowledge, and cross-cultural sharing. This article describes the development of a decolonized KT strategy. This community-engaged KT initiative was developed at the suggestion of Indigenous mothers who participated in a research study in Hamilton, Canada, which examined their experiences using health care to meet the health needs of their infants. Indigenous mothers participated in three main roles related to the KT activities: sharing their story in video, participating as team members on an Advisory Board, and directing the creation of a video series and website educational resource (KT strategy). Five Indigenous mothers participated as members of the Advisory Board. The process of participating had positive impacts on the mothers, namely, empowerment, strength, ‘I am not alone’, and healing. These unexpected findings, which go beyond the original project purpose to create an educational resource, show the significant and important benefits for research participants, particularly those from Indigenous communities, to be involved in decolonized KT strategies.
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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 | 0,035 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».