Understanding well‐being and safety for First Nations children and young people in the Riverland—Engaging with metic knowledge via a capability approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aboriginal culture is both a strength and a protective factor for Aboriginal children; yet, we continue to see disparities in education, health and well‐being outcomes. To improve outcomes for Aboriginal children and families, local cultural ways of knowing, being and doing need to be incorporated into policy and practice. The strength‐based capability approach draws on the experiences, needs and values of people in context to understand the opportunities and freedoms to be and do what is culturally valued. Adopting a “capability approach,” First Nations peoples from the rural Riverland region of South Australia were involved in culturally safe yarning circles to explore aspirations for their children's well‐being and safety. In doing so, a better appreciation of the personal, social, structural and environmental factors that impinge on the achievement of well‐being and safety was possible. We highlight how a capability approach provides a valuable tool for engaging with and embracing metic knowledge in policymaking and practice. A more meaningful understanding of safety, well‐being and “the good life” in a community is critical for ensuring that policy and practice efforts can be directed in ways that create outcomes desired by Community.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».