Storytelling in a digital age: digital storytelling as an emerging narrative method for preserving and promoting indigenous oral wisdom
Notice bibliographique
Résumé
This article outlines the methodological process of a transdisciplinary team of indigenous and nonindigenous individuals, who came together in early 2009 to develop a digital narrative method to engage a remote community in northern Labrador in a research project examining the linkages between climate change and physical, mental, emotional, and spiritual health and well-being. Desiring to find a method that was locally appropriate and resonant with the narrative wisdom of the community, yet cognizant of the limitations of interview-based narrative research, our team sought to discover an indigenous method that united the digital media with storytelling. Using a case study that illustrates the usage of digital storytelling within an indigenous community, this article will share how digital storytelling can stand as a community-driven methodological strategy that addresses, and moves beyond, the limitations of narrative research and the issues of colonization of research and the Western analytic project. In so doing, this emerging method can preserve and promote indigenous oral wisdom, while engaging community members, developing capacities, and celebrating myriad stories, lived experiences, and lifeworlds.
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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 | 0,012 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».