Indigenous Approaches to Knowledge Translation
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous knowledge is at the heart of identity, culture, and wellbeing for Indigenous Peoples, and knowledge transmission is fundamental to sustaining a sense of belonging, connection to community, and upholding Indigenous Peoples inherent rights and sovereignties. However, colonial and Eurocentric ideologies have long disrupted this knowledge transmission, impeding self-determination and aiming to assimilate and control Indigenous Peoples, cultures, and identities. The inaugural Indigenous Wellbeing Gathering Conference hosted by the Urban Indigenous Wellbeing Collective on the traditional territory of the Syilx Okanagan Nation, sought to create a responsive and inclusive space for the sharing and revitalization of Indigenous knowledge systems. Grounded in reciprocity and relationality, the conference centred Indigenous-led pathways of wellbeing, with the aim of bringing together academic and Indigenous community-led wellbeing research and practices. This paper describes the journey of organizing the conference, offering insights into Indigenous approaches to knowledge translation within health research contexts. Emerging from the experience of organizing the gathering, we share an Indigenous Wellbeing Research Knowledge Translation Framework, which emphasizes iterative, community-engaged processes, valuing Indigenous knowledge systems alongside research and wellbeing practitioner knowledges. This framework aims to advance health equity, Indigenous human rights, and self-determination by centering Indigenous knowledge systems and practices. The conference's success highlights the importance of culturally relevant, community-led initiatives in promoting Indigenous wellbeing.
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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 | 0,046 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,034 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».