“If you show them respect, you’re going to [get] respect back": a theory for engaging First Nations for knowledge translation within a national nutrition and health survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Knowledge translation (KT) research aims to bridge the gap between research results and application which is vital to addressing health inequities. Despite the increasing emphasis on engaging Indigenous communities in research, there is limited research examining how to effectively engage communities to achieve Indigenous KT. The Food, Environment, Health, and Nutrition of First Nations Children and Youth (FEHNCY) is a nationally representative survey collaborating with First Nations' (FNs) communities across Canada to inform policies and programs. The FEHNCY Community Engagement and Mobilization (CEM) supports partnerships with participating FNs communities and the application of study findings into action. This formative research aimed to examine how, for whom, and in which circumstances community engagement approaches support KT within FNs communities. METHODS: Data were generated with one rural and one semi-urban community participating in the FEHNCY pilot from the Atlantic and Eastern regions of Canada, respectively. A total of 26 in-depth interviews were conducted, 1 modified Talking Circle with community partners and 2 focus group discussions with the FEHNCY team. We used a realist approach combining inductive and deductive coding stages to develop a middle-range theory examining the connections between community engagement and KT. RESULTS: Our findings highlight the contexts, interventions, mechanisms, and outcomes that create pathways to KT. The participants described the societal, study and community contexts that affected engagement processes. The essential community engagement strategies included supporting Indigenous leadership in the research, supporting community decision-making, promoting project visibility, applying youth-specific engagement strategies, and incorporating FNs knowledges. The participants also described that centering positive relationships between research and community partners and valuing FNs knowledge systems were essential mechanisms for supporting KT. Lastly, participants highlighted KT outcomes namely, community self-determination in research, improved research findings and application of results for FNs benefit. CONCLUSION: This research can inform the strategic use of community engagement in research for KT among FNs. This study is the first to generate a middle-range theory using primary data collection for supporting KT through community engagement approaches in Indigenous health research.
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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 | 0,103 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,107 |
| Communication savante | 0,017 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».