Indigenous community engagement in administrative data research: Lessons from the Qanuinngitsiarutiksait study
Notice bibliographique
Résumé
ObjectivesThe Qanuinngitsiarutiksait program of research was developed at the request of and in partnership with a group of Inuit Elders, to document patterns of service utilization (health, social services, housing, justice) of Inuit living in Manitoba, and traveling to Manitoba to access health services. MethodIn this retrospective cohort study, we used administrative data routinely collected by Manitoba agencies. Ethical oversight was provided by the university of Manitoba Ethics Board and by an Inuit organization located in Manitoba. We developed an algorithm to identify Inuit in administrative datasets. Inuit Elders were involved at every step, providing feedback on planned analyses by sharing stories related to the research questions to ensure that the direction of the data extraction resonated with their experience. In addition, analytical conferences were held with elders, to ensure that researchers’ understanding of the findings resonated with Elders. ResultsThe group of Elders (6) we worked with had a variety of strengths: some had served as members of parliament and were comfortable with data presentations; others could provide a wealth of knowledge around Inuit knowledge and experiences, but remain intimidated by data. At the onset, we spent time creating a protocol with Inuit elders to explore how they wanted information to be shared with them (graphs, infographics, stories). We settled for a variety of means to accommodate different skill sets and support their own development. Having stories informing planned analyses ensured that we focused on what was important to this community. Stories also provided invaluable context to our analyses, and informed the need for analytical refinement and supportive program development. ConclusionCanada has become a leader in requiring that Indigenous communities be actively engaged in research aiming to document their needs and concerns. Our project demonstrates that meaningful Indigenous engagement is essential and possible in all research.
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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 | 0,029 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».