Wiisokotaatiwin: an Anishinaabe research methodology to advance physical activity and health perspectives from Indigenous women in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous women’s perspectives about and participation in physical activity are needed. For too long, mainstream ideas about how Indigenous women should address their health and well-being have permeated solutions to such issues as chronic diseases and sedentarism, among other ill health factors. As a result, Indigenous women are often underrepresented as experts in their own movement and physical activity goals. Yet, their perspectives on physical activity are crucial for informing the development of specific programs, policies, and engagement with physical activity. Thus, this Anishinaabe-led study brings attention to the multiple perspectives urban Indigenous women have about their health and physical activity. 12 Indigenous women participated in a study employing an Anishinaabe research methodology, Wiiskotaatiwin, meaning gathering together for a purpose. A series of critical dialogues on health and related topics (e.g. decolonisation and health, the importance of physical activity) was employed to address the research questions. The women also participated in physical activity prior to each dialogue, thereby creating a novel research approach. The findings are important because physical activity is rarely the focus of Indigenous-led research among Indigenous women aimed at amplifying their health resurgence. The results of this study amplify Indigenous women’s perspectives on physical activity and its connections to decolonisation and the disruption of colonialism.
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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 | 0,015 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».