Ethnobiologie et ethnomédecine des Peuples premiers d’Amérique (Cris d’Eeyou Istchee, Parikwene et Pekuakamilnuatsh) : l’impact de l’alimentation et des médecines locales sur la santé et le bien-être des diabétiques
Notice bibliographique
Résumé
Les Peuples autochtones à travers le monde sont disproportionnellement touchés par le diabète. Parmi ces peuples, les Cris d’Eeyou Istchee et les Pekuakamilnuatsh, au Québec (Canada), ainsi que les Parikwene, en Guyane française (France), recourent à leur médecine locale pour soigner cette maladie. En 173 entrevues semi-dirigées, 208 participants venant de ces communautés et/ou travaillant dans leurs services de santé ont décrit ces médecines. Une méthode de recherche mixte, combinant des analyses thématiques à des statistiques multivariées, est développée pour analyser ces descriptions.Ces analyses ont montré que les participants cris, ilnu et parikwene décrivent leurs médecines en lien avec le diabète tant par les différents éléments du monde naturel, que les pratiques et coutumes locales qui en découlent, que les concepts les liant au territoire. Les pharmacopées à base animales et végétales font parties des thèmes les plus discutés. Plus de 381 espèces (109 animaux, 267 plantes, cinq lichens et champignons) lient les systèmes médicinales et alimentaires ensemble via des notions associées au bien-être ou aux propriétés organoleptiques. Au Québec, là où la population autochtone est plus impliquée dans les services de santé, il existe un rapprochement de la description des médecines locales entre le secteur de la santé et ses usagers.De façon générale, la place de l’alimentation dans les médecines locales ne peut être négligée dans le contexte du diabète. De plus, ces médecines sont indissociables du territoire qui offre un espace de guérison, de subsistance, et de continuité culturelle. Cela renvoie, in fine, à des questions importantes sur la reconnaissance des droits autochtones et des droits fonciers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| 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; les deux têtes enseignantes 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 ».