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Enregistrement W4393239033 · doi:10.12927/cjnl.2024.27287

Moving Beyond Ignorance and Epistemic Violence: Indigenous Health Nurses' Response to Systems Transformation

2024· article· en· W4393239033 sur OpenAlexaffvenueabout
Meste'si Llucmetkwe, Colleen L. Seymour, Mona Lisa Bourque Bearskin, Liquaa Wazni, Rose Melnyk, Nikki Rose Hunter Porter, Michelle A. Padley

Notice bibliographique

RevueNursing leadership · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Competency in Health Care
Établissements canadiensThompson Rivers UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRacismIndigenousInstitutional racismCognitive reframingGenocideHealth careSociologyHarmIgnoranceHealth equityPolitical scienceCriminologyMedicineGender studiesPsychologySocial psychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health inequity among Indigenous populations continues to widen despite advances in Indigenous health research. Under Canada's esteemed universal healthcare system, Indigenous populations continue to experience much poorer health outcomes due to the intersectional legacies of colonialism and racism. In this commentary, we reflect on structural, systemic and service delivery racism at all levels of care, which are deeply embedded in historical, political, institutional and socioeconomic policies and practices that continue to perpetuate harm and genocide of Indigenous Peoples. We call for immediate action to re-establishing epistemic justice and reframing Indigenous knowledge systems in nursing practices, policies, research and education as the starting point in counteracting systemic racism.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,796

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,259 · 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.

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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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