MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2294634081 · doi:10.1080/1088937x.2016.1155673

Postcolonial healing landscapes and mental health in a remote Indigenous community in subarctic Ontario, Canada

2016· article· en· W2294634081 sur OpenAlexaffabout
Alfonso Marquina-Márquez, Jorge Vírchez, Raúl Ruíz-Callado

Notice bibliographique

RevuePolar Geography · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesMinisterio de Educación, Cultura y Deporte
Mots-clésIndigenousSpiritualityMental healthTraditional knowledgeSociologyPsychologyGeographyMedicineEcologyPsychotherapistAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of therapeutic landscape is concerned with a holistic, socio-ecological model of health, but most studies have attempted to explore land-health links from a Western perspective. On an Indigenous reserve in Northern Ontario, part of the Canadian subarctic, we explore the importance of spaces and places in creating postcolonial therapeutic landscapes to treat the wounds inflicted by colonialism. The aim of this research is to gain insight from views and experiences of First Nations residents living on reservations that are undergoing a process of regaining traditional spiritual beliefs and teachings to construct therapeutic spaces to face mental health problems caused by legal opioid analgesic abuse. This qualitative study used semi-structured interviews with Cree and Ojibwe participants to understand how they are reconnecting with earth, spirituality and traditional animist beliefs on their way to recovery. We find that practices such as taking part in ceremonies and ritual spaces, and seeking knowledge and advice from Elders assist with personal healing and enable Indigenous people to be physically and mentally healthy. Our research findings provide important insights into the relationship between space, healing and culture as determinants of health and well-being and document some key factors that contribute to substance abuse recovery.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePolar GeographyMême sujetIndigenous Health, Education, and RightsTravaux en français237 207