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Enregistrement W6946352183 · doi:10.3389/fsoc.2021.612637.s001

Table1_Cultural Sources of Strength and Resilience: A Case Study of Holistic Wellness Boxes for COVID-19 Response in Indigenous Communities.pdf

2021· dataset· en· W6946352183 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Ecology and Taxonomy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousPsychosocialContext (archaeology)Holistic healthCulturally appropriateVariety (cybernetics)Citizen journalismStressorPandemic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>The COVID-19 pandemic has had disproportionately severe impacts on Indigenous peoples in the United States compared to non-Indigenous populations. In addition to the threat of viral infection, COVID-19 poses increased risk for psychosocial stress that may widen already existing physical, mental, and behavioral health inequities experienced by Indigenous communities. In recognition of the impact of COVID-19 related psychosocial stressors on our tribal community partners, the Johns Hopkins Center for American Indian Health Great Lakes Hub began sending holistic wellness boxes to our community partners in 11 tribal communities in the Midwestern United States and Canada in summer of 2020. Designed specifically to draw on culturally relevant sources of strength and resilience, these boxes contained a variety of items to support mental, emotional, cultural, and physical wellbeing. Feedback from recipients suggest that these wellness boxes provided a unique form of COVID-19 relief. Additional Johns Hopkins Center for American Indian Health offices have begun to adapt wellness boxes for the cultural context of their regions. This case study describes the conceptualization, creation, and contents of these wellness boxes and orients this intervention within a reflection on foundations of community-based participatory research, holistic relief, and drawing on cultural strengths in responding to COVID-19.</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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