Efforts to Introduce an Indigenous Identifier in a Canadian Provincial Health Authority
Notice bibliographique
Résumé
Across Canada, Indigenous identity data is not routinely collected in healthcare settings. This paper focuses on [province] and whether the largest and only province-wide healthcare services organization in Canada, [healthcare organization name] should implement an Indigenous identifier in their new electronic medical record system. Due to the current absence of an Indigenous identifier, it is difficult to identify Indigenous peoples in administrative healthcare data to guide healthcare decision-making specifically for Indigenous peoples and to assist with population-specific disease surveillance and prevention programs. Moreover, it is often challenging for Indigenous nations, communities, and organizations to access this data. The data that does exist in [province] frequently excludes large segments of the Indigenous population. Indigenous researchers globally have called for improved health data in alignment with Indigenous research principles, data governance and sovereignty. This paper reports on an exploratory study of potential avenues to enhance availability of Indigenous specific health data in [province]. Of interest are possible supports, concerns, and potential barriers for the introduction of a policy to collect self-disclosed Indigenous identity data in the [org] new electronic medical record system. This research included interviews and focus group sessions with diverse subject matter experts including academics, Indigenous health practitioners and healthcare administrators. The project was embedded in the [removed] which is an [province] based research network for improving primary health with and for Indigenous peoples
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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 | 0,060 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,033 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».