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Enregistrement W4390679914 · doi:10.1521/jsyt.2023.42.3.58

Haudenosaunee Culture and Identity: Promoting Mental Health During the COVID-19 Pandemic

2023· article· en· W4390679914 sur OpenAlexaffvenue
Rammiyaa Devanthan, Kahawani Doxtator, Dan Ashbourne, Jason Brown

Notice bibliographique

RevueJournal of Systemic Therapies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousThematic analysisMental healthPandemicCultural identityIdentity (music)Agency (philosophy)SociologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Indigenous culturePsychologyQualitative researchMedicineSocial sciencePsychiatryNegotiation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic had devastating effects on Indigenous communities worldwide. However, communities continued in various ways to preserve cultural connections and practice land and family-based activities central to health and well-being. This study was a collaborative effort between a university, a community agency, and a Haudenosaunee community to explore how culture and identity promoted mental health during the pandemic. A cultural program, Firekeepers, was delivered to promote and maintain connections and wellness. Semi-structured interviews with 19 community member participants focused on how knowing about your culture and identity helps you be mentally healthy. Data were analyzed using thematic analysis, and six themes were identified. Results add to the growing literature on the health restoring and affirming effects of culturally based belonging and participation in Indigenous cultural communities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,311
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0070,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,327 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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