Understanding the System of COVID-19 Vaccination in the Indigenous Communities of the James and Hudson Bay Region of Northern Ontario: A Study of Leadership and Healthcare Provider Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
The Weeneebayko Area Health Authority (WAHA) services 6 communities in the James and Hudson Bay region of Northern Ontario: Moosonee, Moose Factory, Attawapiskat, Fort Albany, Kashechewan, and Peawanuck. The WAHA collaborated with a multitude of provincial and federal partners to organize phased COVID-19 vaccine rollouts through “Operation Remote Immunity”. There is a lack of information regarding the coordination of clinics in these communities. This thesis investigated the perspectives of leadership and healthcare providers regarding COVID-19 vaccination for communities serviced by the WAHA. The main objectives of this study were to describe the system of vaccination, identify systemic barriers and facilitators to vaccination, and define priorities for improvement within community healthcare systems. Semi-structured interviews were conducted with 17 participants who were involved in the vaccination and pandemic response for these communities. Interview data was analyzed by reflexive thematic analysis. The results showed that leveraging local leadership, collaboration, community-minded approaches, and connection to the land strengthened the pandemic response and vaccination system. However, a lack of health human resources, disjointed communication, urgency and panic, differences among the communities in the region, and context-specific challenges to providing proof of vaccination presented the largest barriers encountered by participants. The findings from this study will be useful in the post-pandemic period and for future public health emergencies.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».