Milieux relationnels Xpey’ : un cadre analytique pour conceptualiser l’équité en santé autochtone
Bibliographic record
Abstract
Introduction Si la recherche sur l’équité en santé et la recherche sur la santé autochtone ont toutes deux pour objectif de promouvoir des résultats équitables en santé parmi les populations marginalisées et à moindre accès aux soins, elles fonctionnent souvent de manière indépendante et sans collaboration, conduisant à une sous-représentation des populations autochtones dans la recherche sur l’équité en santé relativement au fardeau disproportionné des inégalités subies. Dans cet article méthodologique, nous présentons Milieux relationnels Xpey’, un cadre analytique qui décrit certains obstacles et éléments facilitateurs en matière d’équité en santé pour les peuples autochtones. Méthodologie La recherche sur l’équité en santé doit se concentrer sur les populations autochtones et les méthodologies autochtonisées, changement qui pourrait combler les lacunes dans les connaissances et contribuer à combler le fossé observé en santé autochtone. Dans ce cadre, le programme de recherche Optique d’équité en santé publique (Equity Lens in Public Health, ELPH) a adopté le cadre analytique Milieux relationnels Xpey’ pour que la recherche sur la priorisation et la mise en oeuvre de l’équité en santé soit davantage centrée sur les populations autochtones. Le cadre analytique a ajouté à notre méthodologie une optique autochtonisée d’équité en santé qui a facilité la reconnaissance des déterminants sociaux, structurels et systémiques de la santé autochtone. Pour éprouver ce cadre analytique, nous avons mené une étude de cas pilote portant sur l’une des autorités sanitaires régionales de la Colombie-Britannique, consistant en un examen des politiques et des plans de référence et intégrant des entrevues et des groupes de travail avec du personnel de première ligne, des gestionnaires et des hauts dirigeants. Conclusion L’application à ELPH de Milieux relationnels Xpey’ illustre l’utilité de ce cadre analytique pour explorer et conceptualiser l’équité en santé autochtone dans le système de santé publique de la Colombie-Britannique. Des applications du cadre analytique devront être intégrées aux méthodes de recherche sur les Autochtones.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.017 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.014 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".