Culturally Safe Falls Prevention Program for Inuvialuit Elders in Inuvik, Northwest Territories, Canada: Considerations for Development and Implementation
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ La théorie postcoloniale a été utilisée dans cette étude pour identifier les recommandations actuelles en matière de prévention des chutes qui sont proposées par les programmeurs locaux en prévention des chutes (PLPC), afin de réduire les taux de chutes chez les aînés inuvialuits à Inuvik, dans les Territoires du Nord-Ouest (Canada), et en vue de comprendre comment co-créer avec les participants des programmes de prévention des chutes qui soient culturellement sûrs pour les aînés inuvialuits. Les résultats ont montré que les aînés inuvialuits et les PLPC à Inuvik recommandent d’ajouter aux programmes existants des évaluations et des modifications environnementales, de l’activité physique et de la formation pour les aînés et les soignants. Pour que les programmes de prévention des chutes soient culturellement sûrs, les aînés considéraient aussi que ces programmes devraient inclure les stratégies suivantes : établir des liens de confiance et des relations au sein de la communauté, intégrer des interventions autochtones et non autochtones dans ces programmes, et assurer une formation sur les pratiques culturellement sécuritaires.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".