FIRST NATIONS LED MENTAL HEALTH RECOVERY IN THE FACE OF ENVIRONMENTAL AND FLOODING JEOPARDY
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the factors influencing mental and social health after extreme weather events or incremental climate change is crucial to addressing these issues on First Nation reserves in the Canadian prairies. Previous research on an international level has linked climate change to effects on mental health for general populations but, within a First Nations context, the literature base is severely lacking. What little the literature does indicate, however, is that policy in Canada is failing to prevent physical and mental harm to First Nations people from anthropogenically-driven environmental and climate change when compared with general populations. Using interdisciplinary and mixed methodologies, this thesis explores the academic literature linking climate change, disasters, and weather events, and mental health effects, defines and explores environmental mismanagement affecting reserve land, and critically assesses the colonial policies and circumstances that affect First Nations mental health outcomes. The objectives of the present research are executed through systematic review, and qualitative analysis of first-hand experience with flood recovery. The direction of this research is informed by partnerships with Yellow Quill First Nation and James Smith Cree Nation in Saskatchewan. This thesis forms a better understanding of the circumstances of mental health issues in an environmental context and ultimately places itself to inform policy that can reduce environment-related mental health issues in First Nations reserve communities based on an interdisciplinary and community-driven exploration of First Nations led disaster planning, mental health recovery, and environmental management.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».