Indigenous communities, collectives and organizations advancing decolonizing methodologies: perspectives from British Columbia Network Environment for Indigenous Health Research in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The British Columbia Network Environment for Indigenous Health Research (BC NEIHR) aims to support and advance research leadership among Indigenous communities, collectives and organizations (ICCOs) within British Columbia, Canada. The BC NEIHR provides support and funding to ICCOs for research development and knowledge sharing. This funding model supports ICCOs' self-determined health research by providing funds that are fully controlled by ICCOs, without the requirement of a non-Indigenous host organization. Design/methodology/approach We conducted a critical analysis of 35 ICCO research development and knowledge-sharing grant applications to identify how ICCOs are decolonizing research and methodologies. Findings Six themes were identified from ICCO decolonizing methodologies: (1) identified, driven, and led by Indigenous Peoples and community; (2) guidance from advisors, ethical guidelines, and local protocols; (3) follow traditional and cultural practices; (4) determine what is knowledge and ways to share knowledge; (5) celebrating the sharing and returning of knowledge and (6) advancing relationality: building and strengthening relationships. Originality/value This paper highlights the impact of how the BC NEIHR and ICCOs are advancing decolonizing methodologies to support self-determined Indigenous health research led by, and grounded in, Indigenous communities. It reflects on the work of Maori scholar Linda Tuhiwai Smith’s Decolonizing Methodologies: Research and Indigenous Peoples and contributes to the literature of decolonizing methodologies.
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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 | 0,033 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,084 | 0,037 |
| Communication savante | 0,018 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».