An analysis of the Mental Health of Black Canadians Fund: facilitators of success, challenges and recommendations
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In 2018, in an effort to address the mental health inequities experienced by Black Canadians, the Government of Canada announced a CAD 10 million investment to establish the Public Health Agency of Canada's Promoting Health Equity: Mental Health of Black Canadians Fund (MHBC). The aim of this study was to examine and document the lessons learned from the MHBC, including successes and challenges. METHODS: Researchers conducted document analysis of 15 participating projects from 14 organizations' annual and final reports. Researchers then conducted interviews with representatives from nine of these organizations. An embedded case study design was used in the data collection and data analysis that included content analysis of annual and final reports, as well as thematic analysis of individual interviews. RESULTS: Analysis of the data from annual and final reports and interviews illuminated three main themes: facilitators of successes; challenges; and lessons learned and recommendations for funders. Facilitators included honorariums and incentives, participatory action research design and Black leadership. Challenges included delays (for obtaining ethics approval and program implementation); impacts of the COVID-19 pandemic; and difficulties maintaining partnerships. Finally, the lessons learned and recommendations that emerged for funders were that there is a need for longer term and more flexible funding, more Black representation and leadership within funding organizations and greater support of antiracist practices among mainstream service providers. CONCLUSION: The findings of this study present the challenges and opportunities in supporting work aimed at improving the mental health and well-being of Black people in Canada.
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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 | 0,025 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».