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Enregistrement W4386392239 · doi:10.31234/osf.io/6yegk

Indigenous Child Wellness: A Scoping Review of Best Practices with Initial Advising from Indigenous Community Members on Contextual Considerations and Next Steps

2023· review· en· W4386392239 sur OpenAlexaffabout
Sydney Levasseur-Puhach, Leslie E. Roos, Sandra Hunter, Lynette Bonin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensUniversity of ManitobaChildren's Hospital Research Institute of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousPsycINFOMEDLINEHarmSystematic reviewMedicineMedical educationPsychologyPolitical sciencePublic relationsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. The measurement of wellness among Indigenous Peoples is crucial to understanding the needs of communities today and for generations to come. Here, we summarize extant research on assessments relevant to measuring the wellbeing of Indigenous children and families in Canada through an examination of existing international practices. A thoughtful identification of wellness metrics aligned with Indigenous cultural contexts is important because, in the past, wellness assessments that were not co-developed by Indigenous partners have perpetuated systemic harm. Objectives. The purpose of this study is to identify feasible and acceptable approaches to measuring Indigenous child and family wellness. Research objectives were to (1) to consult with Indigenous advisors to inform this phase and subsequent phases an overarching project (2) examine the available literature based on existing Canadian and international practices in wellness assessments as it relates to feasibility and acceptability of measuring wellness for Indigenous people. Eligibility Criteria. Measures and frameworks were eligible for synthesis in this review if they were used or developed across Canada, the United States, Australia, and New Zealand; written in English between 2010-2020; related to wellness or adjacent topics; focused on wellness related to children, youth, adults, and/or families. Sources of Evidence. Databases consulted for the review included Google Scholar, PubMed, ProQuest, MEDLINE, and PsycINFO. Methods. Semi-structured interviews were held with four Indigenous community members to advise on the process of developing such a project and to gauge considerations on the appropriateness of assessing wellness for Indigenous families. The review portion of the study was conducted by the first author and a research assistant using the PRISMA extension for scoping reviews protocol. Results. Results from interviews highlight a unique set of factors to consider from an Indigenous values perspective when assessing child wellness. These include incorporating elements of self-determination in both measure development and usage. Themes of family, community, strength-based approaches, and wholism were also emphasized. Results from the review found a total 896 relevant abstracts. Of these, 88 articles were reviewed, 16 measures, and four frameworks were eligible for synthesis. Conclusions. Findings exemplified an emerging assessment base for measuring wellness, though minimal work to date is directly designed to be culturally appropriate for Indigenous children and families. Moving forward, we will seek to fill this gap by supporting the development of a wellness measure with the potential to promote the adequate and equitable dispersion of support and resources to Indigenous families.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,104
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,104
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0250,030
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,192
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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