Djäkamirr: Exploring principles used in piloting the training of First Nations doulas in a remote multilingual Northern Australian community setting
Notice bibliographique
Résumé
PROBLEM AND BACKGROUND: There is growing evidence in First Nations doula care as a strategy to address perinatal inequities and improve maternal care experiences. However, there is no evidence around the approach and principals required to successfully deliver First Nations doula (childbirth) training. QUESTION/AIM: To explore and describe the approach and principles used in piloting the training of First Nations doulas in remote, multilingual Northern Australian community settings. METHODS: Case study with participant interviews to identify principles underpinning our Decolonising Participatory Action Research (D-PAR) approach and training delivery. FINDINGS: Reflections on our D-PAR research process identified enabling principles: 1) Use of metaphors for knowledge reflexivity, 2) Accommodate cultural constructions of time 3) Practice mental agility at the Cultural Interface, 4) Advocate and address inequities, 5) Prioritise meaningful curriculums and resources, 6) Establish cross-cultural recognition and validity; and 7) Ensure continuity of First Nations culture and language. DISCUSSION: The success of our doula training pilot disrupts a pervasive colonial narrative of First Nation deficit and demonstrates that respectful, genuine, and authentic partnerships can power transformative individual and collective community change. Our D-PAR approach assumes mutual learning and expertise between community and researchers. It is well suited to collaborative design and delivery of First Nations reproductive health training.
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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 | 0,038 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».