Integrating Indigenous Ways of Knowing Into Learning Health Systems: Moving From Learning Health Systems to Learning Communities
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, various health organizations, research bodies and funders at the federal and provincial levels have been supporting learning health system (LHS) initiatives, including in youth mental health.1,2 LHS are health networks that continuously self-study, adapt and improve health services by leveraging routinely collected clinical data and research data and engaging partners in identifying shared problems, co-designing solutions, and accelerating changes in practices and policy.3,4 LHS continuously cycle from practice to data (services generate data for learning); data to knowledge (data is analyzed to generate insights); and knowledge to practice (knowledge is applied to enhance practice and policy). An important gap in the literature and in practice is the integration of Indigenous wisdom and ways of knowing in the LHS approach, which we begin addressing in this article. The authors are an Elder, a national Indigenous organization leader, and Indigenous and non-Indigenous researchers and clinician-scientists, who are part of the ACCESS Open Minds Indigenous Youth Mental Health and Wellness Network (a Canadian Institute of Health Research-funded national LHS network). [...]
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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 | 0,030 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,079 |
| Communication savante | 0,022 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».