Methodological consideration of story telling in qualitative research involving Indigenous Peoples
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,658 | 0,582 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,058 |
| Communication savante | 0,024 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».