The Long Story of an Indigenous Health Research Project
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous health inequities represent a significant challenge for health research and programming. The research seeking to address these inequities also faces significant challenges. To guide researchers through these challenges, several resources exist. That said, the real world of Indigenous research is complex and contains much that, experience suggests, is not accounted for by existing resources. Therefore, this article tells the full and honest story of conducting research within largely Western systems the barriers they present to Indigenous community-based health research that respects self-determination and culture. When relevant to discussion, examples will be provided from a recently completed COVID-19 vaccine promotion research project. In telling this story, many questions are posed, some of these are tentatively answered, and many are left for contemplation and future work. When answers are provided, they often stem from personal experience, and so, conclusions should be approached cautiously. Regardless, prioritizing respectful and authentic relationships appears to be a universal compass that can guide researchers to the good way. Still, more consistent and honest reporting of barriers, failures, and opportunities may be needed to truly reflect the challenging realities of ethical Indigenous research.
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 | 0,067 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,046 | 0,027 |
| Communication savante | 0,017 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,044 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».