Academic health sciences libraries' outreach and engagement with North American Indigenous communities: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: We sought to identify trends and themes in how academic health sciences libraries in the United States, Canada, and Mexico have supported engagement and outreach with Native Americans, Alaska Natives, First Nations, and Indigenous peoples, in or from those same countries. We also sought to learn and share effective practices for libraries engaging with these communities. Methods: We conducted a scoping review utilizing Arksey and O'Malley's framework for scoping reviews and followed principles from JBI Manual for Evidence Synthesis. We searched seven bibliographic databases, E-LIS (Eprints in Library and Information Science repository), and multiple sources of grey literature. Results were screened using Covidence and Google Sheets. We reported our review according to the PRISMA and PRISMA-S guidelines. We determined types of interventions used by academic health sciences libraries in engagement with our included populations, the level of public participation reached by these interventions, what partnerships were established, and what practices emerged. Results: Database searching returned 2,020 unique results. Additional searching resulted in 211 further unique results. Full text screening of relevant articles found 65 reports meeting criteria for inclusion. Data extraction was conducted on these programs to identify partners, intervention type, and evaluation method. The programs were categorized using the IAP2 Spectrum of Public Participation. Conclusion: Our scoping review found that many programs were health information trainings and did not move beyond informing the public with little further involvement. The need for sustained funding, greater community participation and more publishing on engagement and outreach are discussed.
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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 | 0,043 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».