The Practices and Challenges of Indigenizing Dental and Dental Hygiene Education in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To explore the extent to which Indigenous content is taught in dental and dental hygiene curricula across Canada and to identify their objectives, delivery methods, barriers, and facilitators. METHODS: A descriptive cross-sectional design was utilized via an anonymous survey developed using the Qualtrics platform. The survey was distributed to faculty members from all 10 accredited dental and 35 dental hygiene programs in Canada. The survey included 29 items focusing on demographic characteristics, Indigenous teaching, methods of delivery, assessment techniques, barriers, and facilitators. Descriptive analysis was conducted using SPSS software version 29.0. RESULTS: Responses were received from 34 programs; 90% (#9) of the undergraduate dental programs and 71% (#25) of the dental hygiene programs participated. Of the programs surveyed, 94.1% (n = 32) include Indigenous content. On average, 12.94 ± 7.44 h was dedicated to teaching such content. The most common delivery method was didactic format (88%), and the most frequently covered topics were history and Indigenous people's health, each covered in 79.4% of programs. Major barriers identified were overcrowded curricula (83.3%) and faculty shortages (58.3%), while key facilitators included supportive institutional policies (71.4%) and engagement with Indigenous experts (61.9%). CONCLUSIONS: The study reveals that most Canadian dental and dental hygiene programs that responded included Indigenous content within their training. However, barriers such as overcrowded curricula and faculty shortages persist. Supportive institutional policies and the involvement of Indigenous professionals are vital for effective curriculum indigenization.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».