Traditional storytelling: an effective Indigenous research methodology and its implications for environmental research
Notice bibliographique
Résumé
Using traditional Western research methods to explore Indigenous perspectives has often been felt by the Indigenous people themselves to be inappropriate and ineffective in gathering information and promoting discussion. On the contrary, using traditional storytelling as a research method links Indigenous worldviews, shaping the approach of the research; the theoretical and conceptual frameworks; and the epistemology, methodology, and ethics. The aims of this article are to (a) explore the essential elements and the value of traditional storytelling for culturally appropriate Indigenous research; (b) develop a model of a collaborative community and university research alliance, looking at how to address community concerns and gather data that will inform decision-making and help the community prepare for the future; (c) build up and strengthen research capacity among Indigenous communities in collaboration with Indigenous Elders and Knowledge-holders; and (d) discuss how to more fully engage Indigenous people in the research process. In two case studies with Indigenous and immigrant communities in Canada and Bangladesh that are grounded in the relational ways of participatory action research, the author found that traditional storytelling as a research method could lead to culturally appropriate research, build trust between participants and researcher, build a bridge between Western and Indigenous research, and deconstruct meanings of research. The article ends with a discussion of the implications of using traditional storytelling in empowering both research participants and researcher.
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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 | 0,155 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,044 |
| Communication savante | 0,019 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| 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 ».