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Enregistrement W4404164619 · doi:10.1016/j.fnhli.2024.100033

Learning from COVID-19 communication with speakers of First Nations languages in Northern Australia: Yolŋu have the expertise to achieve effective communication

2024· article· en· W4404164619 sur OpenAlexaboutno aff
Anne Lowell, Rachel Dikul Baker, Rosemary Gundjarranbuy, Emily Armstrong, Alice Mitchell, Brenda Muthamuluwuy, Stuart Yiwarr McGrath, Michaela Spencer, Sean Taylor, Elaine Maypilama

Notice bibliographique

RevueFirst Nations Health and Wellbeing - The Lowitja Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCharles Darwin University
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)LinguisticsComputer scienceCommunicationPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Achieving effective communication about COVID-19 was recognised as crucial from the earliest stages of the pandemic. In the Northern Territory, where most First Nations residents primarily speak an Aboriginal language and few health staff share their languages and cultural backgrounds, achieving effective communication is particularly challenging. It is imperative that speakers of First Nations languages, who best understand their challenges and solutions, inform future health communication policy and practice. This study was conducted with one First Nations language group – Yolŋu 1 1Yolŋu: First Nations people from the North-East Arnhem Land region of northern Australia., from North-East Arnhem Land – to share their experiences of COVID-19 communication. Methods Through a culturally responsive qualitative approach, a team of Yolŋu and other researchers engaged with Yolŋu community members and educators, and with Balanda 2 2Balanda: one of the terms used by Yolŋu to refer to non-Indigenous people. (non-Indigenous) staff who were involved in communicating about COVID-19 with Yolŋu. Data collection included in-depth interviews with 37 participants (27 Yolŋu, 10 Balanda) in their preferred languages, collaborative critical review of COVID-19 resources in Yolŋu languages, and documented researcher observations and reflections. The design was informed by extensive previous collaborative work in this context using culturally congruent methods. Main findings This study identified grave limitations in communication about COVID-19 with Yolŋu. COVID-19 communication was dominated by outsider prepared messages shared through social media and radio, often focusing on directives about what to do without explaining why. Inadequate engagement of Yolŋu in planning and implementation contributed to communication failure. Participants also identified how effective communication can be achieved: engaging local leaders and knowledge authorities at the outset to identify and implement locally relevant and feasible solutions; collaborative development of in-depth explanations matched to what Yolŋu want and need to know to make informed decisions; and face-to-face, ongoing communication in local languages by local educators, using communication processes aligned with Yolŋu cultural protocols and preferences. Principal conclusions Yolŋu have cultural knowledge, authority and processes to respond to health crises and communication challenges. However, during the COVID-19 pandemic, dominant culture health communication processes and priorities were privileged. Persisting with communication approaches that are not informed by relevant and available evidence is unethical and ineffective. Sustained community led approaches to health communication, supported by health services and systems, are crucial to achieve effective health communication with speakers of First Nations languages beyond the COVID-19 pandemic.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,472
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,334 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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