pratiques prometteuses de transfert des connaissances en santé publique en contextes autochtones : une synthèse narrative
Notice bibliographique
Résumé
Le transfert des connaissances (TC) est essentiel à la recherche en santé, mais aussi aux actions de santé publique, afin d’augmenter l’impact des résultats de la recherche sur l’état de santé des populations. Or, en santé autochtone, les pratiques de TC ont longtemps marginalisé les savoirs et les peuples autochtones, contribuant à des effets mitigés des nouvelles connaissances sur l’amélioration de la santé de ces populations. L’objectif de cet article est de synthétiser les connaissances sur les pratiques prometteuses de TC en santé publique en contextes autochtones afin d'outiller les personnes professionnelles œuvrant avec des organisations de santé autochtones. Une revue narrative fondée sur une approche systématique a été effectuée dans la littérature scientifique et grise des pays du CANZUS de 2013 à 2024. Les études satisfaisant aux critères d’inclusion et respectant l’éthique autochtone de la recherche ont été sélectionnées par un processus interjuge. Le corpus a fait l’objet d’une analyse thématique inductive. Il en résulte un cadre conceptuel articulant les pratiques prometteuses de TC en contextes autochtones selon une approche décoloniale. Le cadre comporte sept dimensions, assorties de dix critères pour guider l'élaboration d'un projet de TC. Cette synthèse de la littérature répond à un manque de connaissances pour guider les actions de TC visant à agir sur les déterminants sociaux de la santé, à réduire les inégalités sociales de santé et à améliorer l’état de santé en contextes autochtones au Québec.
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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 | 0,014 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,024 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».