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Enregistrement W4392885092 · doi:10.1177/11771801241235415

Indigenous methodologies walking together in a good way: urban Indigenous collective governance in health research

2024· article· en· W4392885092 sur OpenAlexaff
Donna Kurtz, Julianne Barry, Peter Hutchinson, Karlyn Olsen, Diana Moar, Rosanna McGregor, Edna Terbasket, Carol Camille, Arlene Vrtar-Huot, Mary Cutts, Kelsey Darnay, Haley Cundy, Mariko Kage, Nikki McCrimmon, C. C. Albright, Charlotte Jones

Notice bibliographique

RevueAlterNative An International Journal of Indigenous Peoples · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensNational Association of Friendship CentresKamloops Art GalleryUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousCorporate governancePolitical scienceSociologyGeographyEnvironmental planningEconomicsManagementEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indigenous methodology is a living methodology of doing research in a good way that honours respectful relationships with Indigenous Peoples and communities in which knowledge is co-created and ownership is shared. Guided by Indigenous methodologies, the Urban Indigenous Collective Governance Circle was co-developed for urban Indigenous health research. The Collective Governance uses approaches that stay true to the connectedness of Traditional Knowledges, Indigenous protocols, and relational processes. Relationality ensures guidance from knowledge, experiences, and wisdom of community members participating in, leading, and benefitted by the research. The Governance Circle ensures that self-determination and self-governance is realized through Indigenous health research; research responsive to community-identified priorities, leadership, control, approval, and community ownership. The Collective Governance embraces ethical, respectful, and reciprocal research through a shared process to address health equity for urban Indigenous Peoples. We share insights and recommendations on how to support meaningful urban Indigenous-led community health 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 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)0,127
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,873
Score d'incertitude au seuil0,669

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1270,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0210,061
Communication savante0,0150,013
Science ouverte0,0020,023
Intégrité de la recherche0,0040,008
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,343 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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