Les médias sociaux dans le cadre d'une recherche participative en santé auprès des Inuit du Nunavik
Bibliographic record
Abstract
Cette étude exploratoire vise à offrir une base d’informations entourant l’utilisation des médias sociaux dans le cadre d’une recherche participative en santé auprès des communautés Inuit du Nunavik. Des entrevues semi-structurées réalisées auprès d’une trentaine de Nunavimmiut (Inuit du Nunavik) et le contenu de six groupes et deux pages Facebook ont fait l’objet d’une analyse thématique pour mieux comprendre l’usage fait par les Nunavimmiut des médias sociaux, et déterminer les meilleures méthodes pour améliorer la communication dans le cadre d’une recherche participative. Les résultats démontrent que les médias sociaux, particulièrement Facebook, sont devenus des moyens de communication incontournables pour joindre et impliquer les populations dans un tel processus, mais qu’ils doivent s’inclure dans une stratégie globale intégrant les canaux de communication traditionnels. Il doit également y avoir une adaptation culturelle de la part des chercheurs lors de leur utilisation, en respectant les normes sociales et culturelles des Inuit, pour qu’il puisse y avoir une communication réussie, et obtenir ainsi des résultats de recherche probants correspondant aux besoins réels des communautés. Mots-clés : Inuit, Nunavik, médias sociaux, recherche participative, santé, communication interculturelle, adaptation 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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".