Evaluating the Impact of a Holistic, Community-Driven, Physical Activity-Based Wellness Program for Indigenous Women using Nominal Group Technique
Notice bibliographique
Résumé
Objective Indigenous women experience structural barriers to wellness rooted in colonialism and related socio-political processes, making participation in physical activity and access to balanced nutrition challenging. In response, a holistic wellness program was developed in Lloydminster, Alberta, and multiple program iterations have since been completed in urban and rural (including reserve) settings in Alberta, Canada: Onion Lake Cree Nation, Lloydminster and Calgary. The program includes physical activity, nutrition education, bridging to local healthcare support and sharing circles to facilitate reflection. This article collates three years of qualitative data between programs to answer the question: “What does the program do?” Methods Between 2017 and 2019, twenty-four participants, four facilitators and three community champions completed post-program interviews. A mixed-methods, qualitative, two-part analysis was completed involving thematic analysis of transcripts followed by a structured consensus-building approach called nominal group technique (NGT). Results Collaborative analyses revealed that the program enables: 1) self-actualization through collective effort – development of knowledge, skills, beliefs, and behaviours needed to manage one’s own health, 2) improved personal wellness, and 3) access to social and cultural supports. Cultural relevancy and safety were identified as key elements of the context that supported these changes. Conclusion The wellness program for Indigenous women demonstrates positive impacts on the health and well-being of participants. Benefits naturally extend to participant families as well as to communities involved through capacity building. The environment of the program, not simply the education and resources offered within it, also contributes to this positive impact.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».