Wolastoqiyik adaptation of the Aaniish Naa Gegii: the Childrenâs Health and Well-Being Measure
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Indigenous children in Canada represent one of the fastest-growing pediatric populations and experience severe health inequities. There is an ongoing need for new research on relevant methods to measure the health and wellbeing of Indigenous children that considers the cultural differences between communities. The Aaniish Naa Gegii: the Children's Health and Well-Being Measure (ACHWM) is a self-reported questionnaire that was developed to meet this need and to include the voices of Indigenous children. The purpose of this study was to assess the cultural relevance of the ACHWM for Wolastoqiyik children and to determine what revisions may be needed to ensure that the questions are well understood and culturally appropriate. METHODS: We recruited a community-based sample of nine Wolastoqiyik children (ages 8 to 16 years), two caregivers, and a community Elder within the Madawaska Maliseet First Nation community in New Brunswick. Through a process of cognitive debriefing, we probed children's comprehension of the 62 questions of the First Nation French version of the ACHWM. We analyzed the information reported to determine the participants' understandings relative to the other participants and to the original intent of the ACHWM content. RESULTS: Each of the nine children identified at least one item they recommended for revision during the interview. We observed similarities in the suggestions offered by several respondents. A total of 23 questions were considered, and 14 questions (22.6%) were modified, taking into consideration all participants' suggestions. CONCLUSION: While measures like the ACHWM offer useful information, relying solely on a 'one size fits all' Indigenous questionnaire is insufficient. Our findings underline the importance of having methods that are easily accessible, adaptable, and culturally appropriate for assessing and addressing Indigenous children's unique health and wellbeing. Such information allows clinicians to develop interventions that are culturally relevant, addressing children's individual needs within the context of their distinct cultural identity.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».