Re-Visioning Community Mobilization Training: Centering Indigenous Knowledge, Culture, and Self-Determination
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,033 | 0,027 |
| 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 | 0,013 | 0,027 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».