Global Mental Health: A Systematic Review of Burnout Syndrome in Latin American and Caribbean Teachers
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Despite significant ongoing investments in Indigenous health and wellbeing programs, evidence regarding program effectiveness is limited. Where these evaluations occur, the quality of this evidence may be impacted by process stages. Yet little is known about the effect of commissioning practices in the Indigenous space. This scoping review aims to codify the spectrum of commissioning practices used in Australia and internationally in the evaluation of Indigenous health and wellbeing programs. Method: Arksey and O’Malley and Levac et al. guided the review of literature from 2008 -2020 that address the commissioning of Indigenous health or wellbeing program evaluations in Australia, New Zealand, Canada and the United States. Forty-three documents were retrieved from four academic databases and the world wide web and coded against 13 Indigenous research and evaluation better practice principles derived from the literature. Results: The research shows five models used for commissioning evaluations of Indigenous health and wellbeing programs: a) top-down; b) participatory; c) codesign: delegative and e) Indigenous-led. Models range in the level of engagement with, and decision-making power awarded to, Indigenous communities. Levels which have significant influence on the way the findings are perceived by Indigenous peoples. For instance, models negating Indigenous power produce evaluations lacking in cultural safety and reciprocity. Conclusion: This scoping review, a first of its kind, provides insight into the spectrum of evaluation commissioning practices and how they align with better practice principles. Whilst, research suggests these better practice principles are often not considered, or their adherence hindered by a lack of institutional support, examples exist of commissioning practice supporting Indigenous engagement and leadership, which hold promise for broader application.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».