Intégration des savoirs traditionnels dans les soins des personnes avec une condition de santé au sein de la communauté atikamekw de Manawan : protocole de recherche d’une étude de cas qualitative participative
Bibliographic record
Abstract
Introduction : La vision biomédicale de la santé ne cadre pas avec la vision holistique qu’ont les peuples autochtones. Les différences entre ces visions de la santé engendrent chez les Autochtones de profondes peurs et une méfiance envers le système de santé. Or, les recherches montrent que l’intégration des savoirs traditionnels est prometteuse pour des soins de santé culturellement sécurisants. Bien que l’intégration des savoirs traditionnels soit encouragée, il existe peu de recherches empiriques au Québec (Canada) sur la manière dont cette intégration se déroule concrètement. Objectifs : 1) décrire comment les savoirs traditionnels sont intégrés dans les soins des personnes autochtones qui vivent avec une condition de santé, 2) explorer les mécanismes et les éléments contextuels pouvant influencer cette intégration et 3) identifier des pistes d’amélioration pour une meilleure intégration de ces savoirs traditionnels dans les soins. Méthodes : Étude de cas qualitative et participative menée au centre de santé de la communauté atikamekw de Manawan, utilisant l’approche à double perspective. Des cercles de parole, des entrevues familiales et individuelles seront réalisés avec des professionnels de la santé autochtones et allochtones, des guérisseurs traditionnels et des personnes autochtones. Les données seront analysées thématiquement et validées par des collaborateurs autochtones. Discussion et retombées anticipées : Les résultats permettront une meilleure compréhension des éléments influençant l’intégration des savoirs traditionnels autochtones dans les soins aux personnes autochtones. Ces résultats sont essentiels dans une perspective durable et globale de la santé pour améliorer la qualité et la sécurité des soins offerts aux populations 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 | 0.075 | 0.066 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.004 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.003 |
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".