Risk communication of environmental contaminants in Indigenous traditional food sources in northern Canada: A systematic review
Bibliographic record
Abstract
Introduction: Les systèmes alimentaires traditionnels des communautés autochtones du nord sont menacés par les contaminants environnementaux. La communication des risques sert à informer les peuples autochtones sur des risques spécifiques. Par conséquent, il est important de comprendre comment la communication des risques est pratiquée dans les communautés autochtones du Nord et quels facteurs devraient être pris en compte lors de l'élaboration de messages pour les peuples autochtones du nord du Canada sur les contaminants dans les aliments traditionnels.Méthodes: Un examen systématique a été effectué pour recueillir des articles de recherche primaire examinés par des pairs sur la communication des risques de contaminants dans les aliments traditionnels avec les communautés autochtones du nord du Canada. Le processus d’examen comprenait la recherche dans quatre bases de données et des références d’articles à la main jusqu’au 23 septembre 2021. Résultats: Les bases de données et les recherches manuelles ont produit 680 articles potentiels. Au total, cinq articles répondaient aux critères d'inclusion. Un article comprenait 58 articles de journaux et les quatre autres avaient un total de 2,066 participants. Les cinq articles ont été explorés pour les pratiques de communication des risques dans les communautés autochtones du Nord et quels facteurs devraient être pris en compte dans la conception et l'élaboration de messages pour les peuples autochtones du nord du Canada. La communication des risques est principalement pratiquée à travers les médias traditionnels et les considérations qui devraient être incluses dans le message sont: (1) l'auto-efficacité pour limiter l'exposition; (2) les messages doivent provenir de sources et de personnes de confiance; (3) S’assurer que les peuples autochtones soient conscients des contaminants et les personnes qui en sont affectées.Conclusion: Les aliments traditionnels sont importants pour la santé des peuples autochtones et devraient continuer à être appréciés. Les communicateurs des risques devraient inclure les voix autochtones dans la conception et l'élaboration des messages, les messages devraient inclure l'auto-efficacité et soit transmis par des personnes de confiance et c'est pertinent de s'assurer que les personnes comprennent ce que sont les contaminants
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".