The Kahnawà:ke Schools’ Diabetes Prevention Project: Perspectives on Data Sovereignty in Indigenous Community-Academic Partnered Health Research
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Data sovereignty in Indigenous research recognizes the authority of Indigenous peoples over research data and processes. Data sovereignty is an important tool for the self-determination of Indigenous communities, as it fosters the collection of relevant data that aligns with community goals and interests. While guidelines exist to support Indigenous community-academic research partnerships in facilitating community-controlled research and data sovereignty, these guidelines often lack practical clarity, and could benefit from practical examples of successful partnerships. Purpose. The purpose of this study is to explore how The Kahnawà:ke Schools’ Diabetes Prevention Project (KSDPP), a mature and successful Indigenous community-academic research partnership, operationalizes data sovereignty and facilitates research in a community-controlled manner. Methods. Eight individuals having various roles within the KSDPP participated in semi-structured interviews. The interview guide was theory-informed using indicators of data sovereignty extracted from literature on data sovereignty in community-controlled research. The KSDPP Code of Research Ethics and letters of information/consent forms from past KSDPP studies were also reviewed. These data were collected and analyzed using a thematic analysis. Results. Seven themes were identified related to research benefits, collaboration and communication, capacity and growth, respectful relationships, data stewardship, defining community control, and growth through adversity. Discussion. The community controls the KSDPP research process and accordingly the content, management, and use of data created. The community values the cooperation and roles played by academic partners and defines control as appropriate and beneficial to their culture and context.
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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 | 0,234 | 0,161 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,040 | 0,071 |
| Communication savante | 0,022 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,037 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».