Ethnobiology and ethnomedicine of the First Peoples of America (Cree of Eeyou Istchee, Parikwene and Pekuakamilnuatsh) : the impact of diet and traditional medicine on the health and well-being of diabetics
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous Peoples around the world are disproportionately affected by diabetes. Amongst them, the Cree of Eeyou Istchee and the Pekuakamilnuatsh, from Québec (Canada), and the Parikwene, from French Guiana (France), resort to their local medicines to treat this disease. In 173 semi-structured interviews, 208 participants from these communities and/or working in their healthcare services described these medicines. A mixed-methods research approach, combining thematic analyses with multivariate statistics, was developed to analyse these descriptions.These analyses showed that Cree, Ilnu and Parikwene participants described their medicines related to diabetes through different elements of the natural world, the local practices and customs which result from them, as well as concepts linking them to the Land. Animal and plant-based pharmacopoeias are among the most discussed topics. In total, more than 381 species cited, including 109 animals, 267 plants, as well as five lichens and mushrooms, link the local dietary and medicinal systems together via notions associated with well-being or their organoleptic properties. In Québec, where Indigenous Peoples are more involved in their healthcare services, the representation of local medicines is much closer between healthcare workers and users.In general, the place of food in local medicines cannot be neglected in the context of diabetes. In addition, these medicines are inseparable from the Land which offers a space for healing, subsistence, and cultural continuity. This brings up important questions about the recognition of Indigenous rights and land rights.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».