MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391328440 · doi:10.1111/risa.14274

“There's a little bit of mistrust”: Red River Métis experiences of the H1N1 and COVID‐19 pandemics

2024· article· en· W4391328440 sur OpenAlexafffundabout
S. Michelle Driedger, Ryan Maier, Gabriela Capurro, Cindy Jardine, Jordan Tustin, Frances Chartrand, Julianne Sanguins, Olena Kloss

Notice bibliographique

RevueRisk Analysis · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensFirst Nations Health and Social Secretariat of ManitobaToronto Metropolitan UniversityUniversity of the Fraser ValleyUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésIndigenousGovernment (linguistics)Context (archaeology)Focus groupPandemicPolitical sciencePopulationDistrustMetisEconomic growthPublic relationsSociologyGeographyEnvironmental healthMedicineLawCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the perspectives of the Red River Métis citizens in Manitoba, Canada, during the H1N1 and COVID-19 pandemics and how they interpreted the communication of government/health authorities' risk management decisions. For Indigenous populations, pandemic response strategies play out within the context of ongoing colonial relationships with government institutions characterized by significant distrust. A crucial difference between the two pandemics was that the Métis in Manitoba were prioritized for early vaccine access during H1N1 but not for COVID-19. Data collection involved 17 focus groups with Métis citizens following the H1N1 outbreak and 17 focus groups during the COVID-19 pandemic. Métis prioritization during H1N1 was met with some apprehension and fear that Indigenous Peoples were vaccine-safety test subjects before population-wide distribution occurred. By contrast, as one of Canada's three recognized Indigenous nations, the non-prioritization of the Métis during COVID-19 was viewed as an egregious sign of disrespect and indifference. Our research demonstrates that both reactions were situated within claims that the government does not care about the Métis, referencing past and ongoing colonial motivations. Government and health institutions must anticipate this overarching colonial context when making and communicating risk management decisions with Indigenous Peoples. In this vein, government authorities must work toward a praxis of decolonization in these relationships, including, for example, working in partnership with Indigenous nations to engage in collaborative risk mitigation and communication that meets the unique needs of Indigenous populations and limits the potential for less benign-though understandable-interpretations.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,427
Score d'incertitude au seuil0,859

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0370,024
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0040,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,299 · 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'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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRisk AnalysisMême sujetIndigenous Health, Education, and RightsTravaux en français237 207