Methodological consideration of story telling in qualitative research involving Indigenous Peoples
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of storytelling in qualitative research involving Inuit compliments the oral tradition of Inuit culture. The objective of the research was to explore the use of qualitative methods to gain understanding of the experience of living with diabetes, with the ultimate goal of better formulating health care delivery and health promotion among Inuit. METHODS: In-depth interviews were analyzed and interpreted using thematic analysis, open coding, and structured narrative analysis. Inuit community members acted as partners through all stages of the research. RESULTS: ''Because the more we understand, the more we're gonna do a prevention on it ... What I want is use my, use my diabetes, what I have ... so that it can be used by other people for prevention because they'll have understanding about it'' - an Inuk storyteller speaks to the value of education in health promotion. Key methodological issues found relevant to improving qualitative research with Indigenous Peoples include: (i) participatory research methods, grounded in principals of equity, through all phases of research; (ii) the presentation of narratives rather than only interpretations of narratives; (iii) understanding of culture, language, and place to frame the interpretation of the stories in the context within which storytellers experience living with their diabetes, and (iv) the value of multiple methods of analyses. INTERPRETATION: This article comments on the challenges of conducting rigorous research in a cross-cultural setting and outlines methodologies that can improve qualitative narrative analyses research. The research highlighted experiences of living with diabetes and the ways in which storytellers coped and negotiated social support.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle