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Enregistrement W3095113738 · doi:10.1186/s13643-020-01503-6

Elevating the uses of storytelling approaches within Indigenous health research: a critical and participatory scoping review protocol involving Indigenous people and settlers

2020· article· en· W3095113738 sur OpenAlexafffundabout
Kendra L. Rieger, Sarah Gazan, Marlyn Bennett, Anna M. Chudyk, Lillian Cook, Sherry Copenace, Cindy Garson, Thomas F. Hack, Bobbie Hornan, Tara C. Horrill, Mabel Horton, Sandra Howard, Janice Linton, Donna Martin, K. McPherson, Jennifer Moore Rattray, Wanda Phillips-Beck, R. K. Sinclair, Annette Schultz

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensFirst Nations University of CanadaAssembly of First NationsFirst Nations Health and Social Secretariat of ManitobaTrinity Western UniversityUniversity of ManitobaWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésIndigenousStorytellingCINAHLGrey literatureParticipatory action researchHealth careMedicineAotearoaPsycINFONursingMedical educationMEDLINENarrativeSociologyPsychological interventionGender studiesPolitical scienceAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is a complicated and exploitative history of research with Indigenous peoples and accompanying calls to meaningfully and respectfully include Indigenous knowledge in healthcare. Storytelling approaches that privilege Indigenous voices can be a useful tool to break the hold that Western worldviews have within the research. Our collaborative team of Indigenous and non-Indigenous researchers, and Indigenous patients, Elders, healthcare providers, and administrators, will conduct a critical participatory, scoping review to identify and examine how storytelling has been used as a method in Indigenous health research. METHODS: Guided by two-eyed seeing, we will use Bassett and McGibbon's adaption of Arksey and O'Malley's scoping review methodology. Relevant articles will be identified through a systematic search of the gray literature, core Indigenous health journals, and online databases including Scopus, MEDLINE, Embase, CINAHL, AgeLine, Academic Search Complete, Bibliography of Native North Americans, Canadian Reference Centre, and PsycINFO. Qualitative and mixed-methods research articles will be included if the researchers involved Indigenous participants or their healthcare professionals living in Turtle Island (i.e., Canada and the USA), Australia, or Aotearoa (New Zealand); use storytelling as a research method; focus on healthcare phenomena; and are written in English. Two reviewers will independently screen titles/abstracts and full-text articles. We will extract data, identify the array of storytelling approaches, and critically examine how storytelling was valued and used. An intensive collaboration will be woven throughout all review stages as academic researchers co-create this work with Indigenous patients, Elders, healthcare professionals, and administrators. Participatory strategies will include four relational gatherings throughout the project. Based on our findings, we will co-create a framework to guide the respectful use of storytelling as a method in Indigenous health research involving Indigenous and non-Indigenous peoples. DISCUSSION: This work will enable us to elucidate the extent, range, and nature of storytelling within Indigenous health research, to critically reflect on how it has been and could be used, and to develop guidance for the respectful use of this method within research that involves Indigenous peoples and settlers. Our findings will enable the advancement of storytelling methods which meaningfully include Indigenous perspectives, practices, and priorities to benefit the health and wellbeing of Indigenous communities. SYSTEMATIC REVIEW PROTOCOL REGISTRATION: Open Science Framework ( https://osf.io/rvf7q ).

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)0,411
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,347
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil0,726

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4110,347
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,009
Bibliométrie0,0290,020
Études des sciences et des technologies0,0110,013
Communication savante0,0100,014
Science ouverte0,0100,015
Intégrité de la recherche0,0130,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,008

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 Opus0,478
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,011 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreProtocole

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

En bref

Citations38
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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