Factores protectores para la salud mental en pueblos indígenas de Canadá: Una revisión de alcance
Bibliographic record
Abstract
Los pueblos indígenas de Canadá han enfrentado profundas desigualdades estructurales y traumas intergeneracionales que afectan su salud mental. No obstante, sus comunidades demuestran una resiliencia significativa, anclada en saberes ancestrales, relaciones colectivas y formas propias de sanación. Objetivo: Identificar los factores protectores que promueven la salud mental en personas indígenas en Canadá. Métodos: La metodología siguió las directrices del protocolo PRISMA-ScR para revisiones de alcance de la literatura. Se analizaron artículos empíricos publicados entre 2020 y abril de 2025 en inglés, francés y español, extraídos de las bases de datos Web of Science, Scopus, PubMed y Érudit. Catorce estudios fueron incluidos. Resultados: Los hallazgos se agrupan en: (1) factores protectores asociados a la cultura, (2) factores protectores asociados a las relaciones intergeneracionales y comunitarias, (3) factores protectores asociados a la vida espiritual y (4) factores protectores asociados a la conexión con la tierra. Discusión: Estos factores fortalecen la resiliencia y el bienestar frente a los impactos del trauma histórico y las desigualdades estructurales. Conclusión: Se subraya la necesidad de que estos factores sean integrados en las políticas y programas de salud mental dirigidas a los pueblos indígenas, sobre la base de modelos holísticos, inclusivos y culturalmente adaptados a su cultura de manera localizada en cada territorio.
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 | 0.068 | 0.105 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.022 | 0.032 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.005 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".