Reconciliation through remote engagement: Evaluation of an online model for indigenous health education in pharmacy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In response to the Truth and Reconciliation Commission of Canada's Calls to Action, pharmacy programs have expanded Indigenous health and cultural safety training. Community-engaged learning is recognized as an effective approach to support this goal, yet such initiatives can be difficult to sustain due to limited faculty and community resources. EDUCATIONAL ACTIVITY: This report outlines the outcomes of a third-year elective pharmacy course on Indigenous cultural safety which developed online community-engaged projects with three remote Indigenous communities. All communication and project activities were conducted remotely via video-conferencing, email, and phone. A community-based participatory action research (CB-PAR) framework was co-developed with Indigenous partners to guide the development of the course, which included project scoping, student onboarding, delivery, and evaluation. EVALUATION OF FINDINGS: Student performance and project impact were assessed using pre/post surveys and semi-structured interviews, with qualitative data analyzed inductively. Seventeen students and six community partners participated in the course evaluation. Two main impacts for students were identified as: (1) a shift in understanding the value of Indigenous perspectives, and (2) enhanced application of cultural safety. Community partners reported positive experiences and emphasized the importance of participating in student assessment and project planning. ANALYSIS OF EDUCATIONAL ACTIVITY: This model of Indigenous pharmacy education demonstrates that impactful, culturally meaningful learning can be achieved via remote learning. It offers a sustainable, scalable approach to engage with geographically remote communities while supporting meaningful Indigenous reconciliation in healthcare education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».