Three days together around the table: using the group analysis method to value the expertise and lived experiences of key voices to innovate solutions
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper presents the use of the Group Analysis Method (GAM), an innovative method developed in a francophone context, to discuss issues related to the services offered in the field of addiction in Quebec’s Indigenous communities and to identify perspectives for innovative solutions. Design/methodology/approach This article begins with a detailed description of the method’s phases and steps based on the French-language writings of the developers of the GAM. The authors then illustrate a concrete example of how this method has been applied to addiction intervention stakeholders in Indigenous communities in Quebec (Canada), highlighting the type of results possible. Findings The strengths and weaknesses of the GAM for addressing sensitive issues in an Indigenous context are discussed. Recommendations for further integration of the Indigenous perspective into the approach are proposed. Originality/value This article presents a relevant qualitative method for co-constructing solutions with groups which, to our knowledge, has not been described in the English-language literature. In the light of their experience in an Indigenous context, the authors adopt a critical perspective, demonstrating the relevance of the method and suggesting adaptations to ensure an equitable distribution of power through the process.
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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 | 0,040 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,015 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».