Promouvoir la sécurité culturelle des soins : l’exemple d’un projet de co-développement d’intervention avec trois communautés atikamekw
Bibliographic record
Abstract
Les circonstances tragiques entourant le décès de Joyce Echaquan offrent un exemple poignant du racisme qu’expérimentent les Atikamekw Nehirowisiwok dans le système de soins, une situation aussi vécue et documentée au sein d’autres nations autochtones au Québec, et ailleurs au Canada. Cette tragédie a mobilisé l’attention du public et de divers acteurs autour de l’importance de la sécurisation culturelle, une approche de transformation des soins de santé qui prend en compte les besoins, les valeurs, les droits et l’identité culturelle des Autochtones. En partenariat avec le Conseil de la Nation atikamekw (CNA) et les communautés de Manawan, Wemotaci et Opitciwan, notre équipe s’est engagée à l’automne 2019 dans une démarche de co-construction d’un nouveau modèle d’intervention visant à favoriser la sécurité culturelle des Atikamekw Nehirowisiwok dans les soins et services de santé. Ce projet de recherche-action mobilise l’expérience, le savoir et l’expertise de professionnels de la santé, de décideurs et de professionnels atikamekw, d’experts, de vécu culturel et d’universitaires. Il vise à développer un nouveau modèle d’intervention culturellement « sécuritaire », qui laisse place à diverses conceptions de la santé et du mieux-être ainsi qu’à des trajectoires de guérison spécifiques pour les Atikamekw Nehirowisiwok. Cet article vise à présenter divers aspects de notre démarche de recherche, ainsi que des résultats embryonnaires qui ouvrent des pistes d’action potentielles en faveur de la transformation des systèmes de soins dans une perspective de sécurité culturelle. On y discutera plus largement des relations entre le système de santé, le colonialisme, le racisme et la sécurisation culturelle.
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 | 0.008 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.010 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".