Communication access, public health information sources, and language preference during the COVID-19 pandemic in Indigenous communities in Northwest Territories, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Effective communication during a public health emergency, such as the COVID-19 pandemic, has been identified by the World Health Organization as a challenge; it is also critical to ensuring more positive public health outcomes. As such, given the already limited health resources available in remote communities, this project aimed to explore communication access, sources of COVID-19 information, and language preference among Indigenous communities in Northwest Territories, Canada. Data collection occurred between April-November 2021 in ten Northwest Territories communities. Utilizing convenience sampling methods due to public health restrictions, self-identifying Indigenous adults (≥18 years) were invited to complete a semi-structured interviewer administered questionnaire. During interviews, relevant public health measures were upheld (i.e., wearing masks and maintaining distance). Open-ended questions regarding communication access, sources of COVID-19 information, and language preference were asked. Results Participants (n = 287; 31.1% male; mean age 41.6 years, SD = 13.5) reported accessing three main forms of communication: radio (84.7%), the internet (80.5%), and cable television (71.8%). Some participants (19.5%) reported having no internet access at home. Participants’ main sources of COVID-19 information were websites (35.3%), social media (26.5%), and the news delivered via television or newspaper (48.4%). Only 11.0% of participants acquired information from healthcare workers. Some participants (9.9%) preferred to receive information in the traditional languages of the Dene (Dene Ked’e, Tłıchǫ) and Anishinaabe. Ensuring communication access by providing adequate internet access in all communities and producing information sources in preferred languages should be a priority. These results can inform future public health policy for Northwest Territories.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».