Knowledge translation in Indigenous health research: voices from the field
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To better understand what knowledge translation activities are effective and meaningful to Indigenous communities and what is required to advance knowledge translation in health research with, for, and by Indigenous communities. STUDY DESIGN: Workshop and collaborative yarning. SETTING: Lowitja Institute International Indigenous Health Conference, Cairns, June 2023. PARTICIPANTS: About 70 conference delegates, predominantly Indigenous people involved in research and Indigenous health researchers who shared their knowledge, experiences, and recommendations for knowledge translation through yarning and knowledge sharing. RESULTS: Four key themes were developed using thematic analysis: knowledge translation is fundamental to research and upholding community rights; knowledge translation approaches must be relevant to local community needs and ways of mobilising knowledge; researchers and research institutions must be accountable for ensuring knowledge translation is embedded, respected and implemented in ways that address community priorities; and knowledge translation must be planned and evaluated in ways that reflect Indigenous community measures of success. CONCLUSION: Knowledge translation is fundamental to making research matter, and critical to ethical research. It must be embedded in all stages of research practice. Effective knowledge translation approaches are Indigenous-led and move beyond Euro-Western academic metrics. Institutions, funding bodies, and academics should embed structures required to uphold Indigenous knowledge translation. We join calls for reimaging health and medical research to embed Indigenous knowledge translation as a prerequisite for generative knowledge production that makes research matter.
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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 | 0,014 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».