Exploring the approaches of non-Indigenous researchers to Indigenous research: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the history of unethical research in Indigenous communities, there is often apprehension among Indigenous communities toward research carried out by non-Indigenous researchers. We examined the approaches, experiences and motivations among non-Indigenous researchers at a research-intensive Canadian university conducting research with Indigenous communities to understand approaches to ethical research with Indigenous peoples. METHODS: We performed a critical constructivist qualitative study incorporating decolonizing methodologies. We conducted semistructured interviews with 8 non-Indigenous University of Toronto researchers with a research focus/interest related to Indigenous health between August and October 2017. The interviews were transcribed and thematically analyzed through an iterative process. Shared experiences among the researchers were arranged into primary themes. RESULTS: We identified 4 primary themes related to the conduct of Indigenous research by non-Indigenous researchers: 1) relationships with communities are foundational to the research process, 2) non-Indigenous researchers experience a personal self-reflective journey grounded in reconciliation, allyship and privilege, 3) accepted knowledge frameworks in Indigenous research are familiar to most but are inconsistently applied and 4) institutions act as barriers to and facilitators of ethical conduct of Indigenous research. Four core principles - relationships, trust, humility and accountability - unified the primary themes. INTERPRETATION: We identified strengths and areas for improvement of current policies and practices in Indigenous research by non-Indigenous researchers. Although non-Indigenous researchers value relationships, and their research is informed by Indigenous knowledge, institutional barriers to implementing recommended elements exist, and certain policy statements such as the Tri-Council Policy Statement 2 lack applicability to secondary data analysis for some non-Indigenous researchers.
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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 | 0,053 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,026 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».