Weaving Promising Practices to Transform Indigenous Population Health and Wellness Reporting by Indigenizing Indicators in First Nations Health
Notice bibliographique
Résumé
In Canada and across the globe, indicators play a fundamental role in measuring, tracking, and reporting on the overall health of the population. Mainstream population health indicators used to measure the health and well-being of First Nations peoples are constrained by the Western biomedical paradigm which focuses solely on illness and disease. These indicators are limited and fail to capture aspects of cultural, spiritual, and interconnected aspects of Indigenous health such as spirit, ceremony, and the connection to land. To advance First Nations self-determination in the healthcare system, it is essential for Indigenous narratives and knowledges to thrive in population health data and reporting. Five promising practices are shared to guide the development of First Nations health and wellness indicators and reporting: (1) be culturally relevant and centred on First Nations worldviews on health and wellness (2) must honour Indigenous knowledges and methods; (3) must involve respectful relationships & meaningful engagement with Indigenous peoples’; (4) “Nothing about us, without us”- Indigenous leadership and self-determination at all stages of indicator development; and (5) taking a strength-based approach & contextualizing indicators within historical, socio-political contexts. The co-development of indicators between the [First Nations Health Organization] and the [Office of the Executive Health Officer] in the Province of [Name of Canadian Province] are discussed as promising practices in action. Celebrating the strength and resilience of First Nations health which is required to pave a new way forward in Indigenous grounded population health.
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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 | 0,224 | 0,173 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,030 |
| Communication savante | 0,020 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».