First Nations and Métis Employees’ Experiences: Exploring Successes in Non-First Nations and Métis Organizations Through a Community-Based Project
Notice bibliographique
Résumé
The Truth and Reconciliation Commission of Canada (TRC) Calls to Action stipulates to increase and retain the number of First Nations, Métis and Inuit employees in the healthcare sector. While many non-First Nations, Métis and Inuit organizations recognize the importance of this call, many organizations often struggle with how to reflect and proceed effectively, humbly, and with intention. Retention of First Nations, Métis and Inuit employees requires thoughtful organizational support, which benefits not only employees through improved well-being, development, and reduced burnout, but enhances services for the people they serve. This community based project used qualitative description grounded with First Nations, Métis and Inuit approaches to research to explore what supports success for First Nations, Métis and Inuit employees working in non-First Nations, Métis and Inuit organizations. Four women of First Nations or Métis heritage were invited to an interview to discuss successes. We found that the importance of allyship, autonomy, and opportunities for professional development contributed to these women’s successful experiences working in non-First Nations, Métis and Inuit organizations. These findings support First Nations and Métis employees' experiences at non-First Nations and Métis organizations. Organizations are encouraged to authentically hire, retain, and support First Nations, Métis and Inuit employees proceeding with intention and humility, including understanding roles as allies.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».