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Enregistrement W2890846867 · doi:10.1177/1177180118796870

Arts-based research methods with indigenous peoples: an international scoping review

2018· article· en· W2890846867 sur OpenAlexaffabout
Chad Hammond, Wendy Gifford, Roanne Thomas, Seham Rabaa, Ovini Thomas, Marie‐Cécile Domecq

Notice bibliographique

RevueAlterNative An International Journal of Indigenous Peoples · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensCanadian Standards AssociationUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoiceIndigenousParticipatory action researchDigital storytellingThe artsStorytellingAction researchDanceTraditional knowledgeSociologyCommunity engagementVisual artsSocial sciencePolitical sciencePublic relationsPedagogyAnthropologyNarrativeArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research with indigenous peoples worldwide carries long histories of exploitation, distorted representation, and theft. New “indigenizing” methodologies centre the production of knowledge around the processes and knowledges of indigenous communities. Creative research methods involving artistic practices—such as photovoice, journaling, digital storytelling, dance, and theatre—may have a place within these new approaches, but their applications have yet to be systematically explored. We conducted a scoping review of 36 international research studies literature on arts-based research with indigenous peoples. The majority of studies used photovoice and were conducted in Canada, USA, Australia, or New Zealand. We identify five primary fields in which arts-based methods may offer benefit to an indigenous research agenda: (a) participant engagement, (b) relationship building, (c) indigenous knowledge creation, (d) capacity building, and (e) community action. We propose several opportunities to further explore arts-based methods with indigenous peoples.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,054
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,114
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0540,114
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0280,031
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,683
Tête enseignante GPT0,715
Écart entre enseignants0,032 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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

En bref

Citations77
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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