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Enregistrement W7045837946

CASE 7: Implementation Research: A Strategy for Developing Indigenous-Specific Intercultural Competency Training Programs (Part B)

2021· article· en· W7045837946 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousHealth careCultural competenceCompetence (human resources)Training (meteorology)StakeholderIntercultural competenceWork (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nia Singh is an intercultural education specialist and leads the Intercultural Safety Training Program (ISTP) at the Southwestern Ontario Intercultural Education Centre (SOIEC). She has undertaken significant work with the ISTP developing and implementing training sessions and webinars to help clients make their workplace more culturally competent. Nia has recently observed that the ISTP could greatly benefit from including training materials to help health care practitioners provide improved health care to Indigenous patients. Indigenous people face numerous social, political, historical barriers while accessing healthcare services in Canada. Cultural differences can also lead healthcare practitioners to discriminate against their Indigenous patients and consequently, lead to worsening health outcomes (Harfield et al., 2018). Therefore, seeing the need for an Indigenous-specific program aimed at improving the intercultural competence and awareness of health care professionals, Nia contacted relevant stakeholders to help her research and develop a training module. With the background research and stakeholder input complete, Nia is finalizing the training module and delivery plan. She is now faced with the task of optimally implementing the training and assessing the challenges that may arise as the training is disseminated to its intended audience. During the implementation phase of the process, Nia collaborates with prospective clients to ensure the training module is used effectively and successfully fosters important dialogue about health equity and patientcentred care among health care professionals. At the end of the case, Nia decides to collaborate with the Middlesex-London Public Health Unit’s Indigenous Health Coordinator, Vanessa Anderson, to draft an implementation research proposal so she can assess the impact of the new training program and evaluate it as it is disseminated in a practical, real-world setting.\nThis case is intended to provide students practice with contextualizing an implementation research plan so they can assess an Indigenous-specific cultural safety training program through an Indigenous lens. In addition, it will help students consider the value of multiple stakeholder perspectives while implementing these types of programs.

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)0,100
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,091
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,530

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1000,091
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0140,008
Communication savante0,0120,011
Science ouverte0,0080,017
Intégrité de la recherche0,0140,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,436
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,002 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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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