Bioethics Recommendations to Increase Culturally Informed Global Health Survey Research: A Framework for Centering Community Engagement
Notice bibliographique
Résumé
Global health projects-a source of inspiration and collaboration for applied human biology-benefit scholars, governments, NGOs, and aid organizations. While such research is intended to improve population health, direct benefits to individuals and communities are often excluded from published works and/or not considered in study designs and framing. This exclusion is increasingly recognized as a colonial legacy that hinders global health equity, particularly for Indigenous and other marginalized populations. Collaboration and community engagement are avenues for addressing these injustices, but they require planning, intention, and resources. Drawing on our collective experience and ongoing dialogues about community engagement in human biology, we propose six recommendations to increase equity in global health research. These include: (1) Incorporating trusted local specialists and stakeholders at all project levels; (2) disseminating health information to participants in strengths-based and culturally meaningful ways and contributing to solutions wherever possible; (3) investing in local healthcare, research, and infrastructure; (4) making study results/data available to stakeholders; (5) working within data frameworks that respect community sovereignty; and, (6) applying culturally informed bioethics frameworks. Our discussion highlights persistent needs to address community rights and benefits and to dismantle colonial legacies within global health and human biology while recognizing structural barriers to implementing these needed changes, particularly within the context of global health projects wherein human biologists are not the main power brokers or resource holders. When interfacing with global health, human biologists must continue to pursue health equity and decolonization through implementing critical, culturally informed bioethics frameworks centering community engagement.
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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 | 0,035 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».