A Two-Eyed Seeing Framework for Building Indigenous Health Courses in Pharmacy
Notice bibliographique
Résumé
In response to the Truth and Reconciliation Commission’s Calls to Action #23 and #24, health programs across Canada, including pharmacy, are integrating course content related to Indigenous Health and cultural safety. However, there is a paucity of literature on how to respectfully Indigenize health curricula. The purpose of this project was to develop a framework of better practices for both mandatory lecture-based and elective community-based courses. A Two-Eyed Seeing Model, incorporating both Indigenous and Western methodologies, was utilized to ensure the framework created was Indigenous-driven, evidence-based, and reciprocal. This process involved respectful collaboration with Indigenous partners and employed two methods: 1) a comprehensive literature review on better practices around Indigenous health course design from health programs across Canada, the US, Australia, and New Zealand, and 2) engagement with an Indigenous Advisory Committee (IAC) for their unique perspectives on key standards for course design. Based on the literature review and in-depth discussions with the IAC, 5 key pillars were identified for the framework: 1) Develop Indigenous community partnerships centered on mutual respect and trust, 2) Build learning objectives to increase student capacity to work effectively with Indigenous peoples, 3) Maintain community-university relationships by prioritizing reciprocity, 4) Align course activities with Indigenous pedagogies of teaching and learning, and 5) Pilot innovative assessment models for cultural safety learning. This framework acts as the basis of Indigenous-driven and evidence-based curriculum design and can be used as a guide for health programs across Canada in building Indigenous health courses.
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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 | 0,055 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,026 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».