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Enregistrement W7028596167

Giving birth in a good way: co-designing culturally safe birthing services with Inuit from Nunavik and their service providers

2024· dissertation· en· W7028596167 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMcGill University
Mots-clésService providerService (business)Qualitative researchHealth servicesMEDLINE
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BackgroundIndigenous Peoples in remote regions of Canada are routinely transferred outside of their communities for birth -a practice known as childbirth evacuation.Recent evidence links childbirth evacuation with negative health and social impacts.Evacuation affects Inuit in Nunavik (Inuit territory in Northern Quebec), where at least 14% of people leave their communities for birth.Moreover, rapid population growth risks exceeding service capacity for local birthing in the region, recognized for its revitalization of Inuit midwifery and community birthing.With widening inequities in perinatal outcomes between Inuit and non-Indigenous in Quebec, there is a pressing need for culturally safe service re-design of childbirth evacuation, alongside support for continued local birthing in Nunavik. Objectives and methodsThis doctoral project engaged Inuit and their service providers in Montreal and Nunavik to support culturally safe Inuit birth in the context of evacuation and local birthing.Four objectives guided the thesis by publication:Objective 1: Assess the factors and outcomes associated Indigenous childbirth evacuation in Canada as the foundation for stakeholder mobilization and engagement in service re-design, using a scoping review of the literature (addressed in Publication 1).Objective 2: Collate the visions of Inuit evacuated for childbirth and their Montreal service providers about birth in a good way in the context of evacuation, using fuzzy cognitive mapping (FCM) (addressed in Publication 2).Objective 3: Develop a list of priority recommendations, implement, and evaluate these with service providers and Indigenous patient partners at the McGill University Health Centre (Publication 3).Objective 4: Examine Inuit and Nunavik service providers' perspectives on supporting perinatal wellness and birth in a good way in Nunavik, along with pathways for continued childbirth in the region, using FCM (Publication 4).This thesis was conducted in the communities of Nunavik and in Tio'ta:ke (Montreal), the unceded territory of the Kanein:keha'ka nation.As my PhD supervisor, Dr. Neil Andersson provided guidance and support in innovative and meaningful participatory methods, offering generous advice to produce high-quality research.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0420,009
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0050,013
Intégrité de la recherche0,0020,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2024
Routes d'admission2
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