Indigenous Child Wellness:
Notice bibliographique
Résumé
The measurement of wellness among Indigenous Peoples is crucial to understanding the needs of communities today and for generations to come. Here, we summarize the extant research on assessments relevant to measuring the wellness of Indigenous children in Canada through an examination of existing international best-practices. A thoughtful identification of wellness metrics aligned with Indigenous cultural contexts is important because in the past, wellness assessments that were not co-developed by Indigenous partners have perpetuated systemic harms. A scoping review of existing measures across Canada, the United States, Australia and New Zealand was completed consistent with the PRISMA guidelines across five databases. These guidelines provided guidance for the process of the review, as well as the structure for this paper. Search terms included "Indigenous" or "Aboriginal”, "wellness", “child-welfare”, "children”, “families" and “framework” or “measure”. In total 896 abstracts were screened. Of these, 88 articles were reviewed, 16 measures and four frameworks were identified as most relevant to our work. All efforts were led by Indigenous students in keeping with Traditional Ways of Being and Knowing as well as self-determination practices. Semi-structured interviews were also conducted with four Indigenous community members in order to advise the process of developing such a project and to gauge considerations on the appropriateness of assessing wellness in our communities. Results highlight a unique set of factors to consider from an Indigenous values perspective when assessing child wellness. The most salient of these include incorporating elements of self-determination in both measure development and usage. Themes of family, community, and wholism were also emphasized. While this exemplifies an emerging assessment base for measuring wellness, minimal work to date is directly designed to be relevant for Indigenous children or youth. Moving forward, we will seek to fill this gap by supporting the development of a wellness measure with potential to multi-contextual relevance to promote the adequate and equitable dispersion of supports and resources to families and communities.
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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 | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».