Walking With Our Relatives: Co-Designing an Anishinaabe-Led Evaluation Approach
Notice bibliographique
Résumé
This article shares stories about the development of the Gaa-giigishkaa- kaawasowaad “A Place Where Pregnant Women Gather” Clinic at Mewinzha Ondaadiziike Wiigaming and the Anishinaabe-led evaluation approach developed to support learning about the clinic’s journey. The clinic, located in northern Minnesota, focuses on maternal–child health integrative care, prioritizing Anishinaabe cultural values and practices. The inception of the clinic has been informed by community priorities, vision, and includes important protocols, such as visiting with Elders at the outset and offering asemaa (traditional tobacco), to guide its development. Alongside the story of the clinic, the authors share the development of an Anishinaabe-led evaluation approach that supports ongoing learning and wellness within the clinic. By reflecting on the clinic’s first 2 years of operation, the authors assess where they have come from and draw forward learnings gathered so far. These stories highlight the critical role of culturally rooted evaluation in supporting the health and wellness of American Indian families and transforming community experiences.
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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 | 0,089 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».