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Enregistrement W4413838789 · doi:10.24908/iqurcp19858

Re-Visioning Community Mobilization Training: Centering Indigenous Knowledge, Culture, and Self-Determination

2025· article· en· W4413838789 sur OpenAlexaffvenueabout
Cameron Hare, Lucie Lévesque

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueService-Learning and Community Engagement
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMobilizationIndigenousTraining (meteorology)Community mobilizationSociologyPolitical sciencePsychologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Community mobilization is a self-determined process where communities draw on their culture, strengths, and resources to advance shared priorities for wellness. The Kahnawà:ke Schools Diabetes Prevention Program (KSDPP) is a long-standing example, recognized for its success in community health promotion. The Community Mobilization Training (CMT) was developed from the KSDPP model to share best practices for mobilization with communities across Turtle Island. The original CMT integrated Indigenous values and culture with Western planning models, including the PRECEDE–PROCEED framework, the Ottawa Charter for Health Promotion, and Social Cognitive Theory. While these models offer useful constructs, over time, both communities and research team members have recognized that privileging these Western frameworks within the CMT overshadowed Indigenous values that were implicitly present and essential. The time has come to strengthen the community-based foundations of the training and shift away from these models, leading instead with Indigenous culture, values, epistemologies, and practices, placing community self-determination at its core. In response, we are revitalizing the CMT to be explicitly grounded in Indigenous knowledge systems, while retaining Western program planning, implementation, and evaluation concepts where they align with Indigenous approaches and are valued by communities. Guided by Indigenous knowledge translation frameworks (e.g., Smylie et al.), our approach emphasizes respect, relationship, and reciprocity, ensuring that the CMT remains culturally resonant and supportive of community-led health promotion. Our re-visioning is informed by multiple data sources: talking circles on cultural grounding; surveys assessing community readiness; and interviews with researchers, participants and facilitators. Using a realist evaluation approach, we are developing a program theory to describe how mobilization unfolds when driven by Indigenous ways of knowing and doing. By rooting the training in Indigenous strengths and knowledges, the revised CMT better captures the realities of communities and the central role of culture in driving collective wellness across Turtle Island.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0130,027
Communication savante0,0110,013
Science ouverte0,0030,023
Intégrité de la recherche0,0030,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,164
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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