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Enregistrement W3110541136 · doi:10.18584/iipj.2020.11.4.8623

The Impact of Training Indigenous Facilitators for a Two-Eyed Seeing Research Treatment Intervention for Intergenerational Trauma and Addiction

2020· article· en· W3110541136 sur OpenAlexaffvenue
Teresa Naseba Marsh, David C. Marsh, Lisa M. Najavits

Notice bibliographique

RevueInternational Indigenous Policy Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensNOSM University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousIntervention (counseling)Psychological interventionAddictionPsychologyHistorical traumaAnxietyMedicinePsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intergenerational trauma in Indigenous Peoples was not the result of a targeted event, but rather political and governmental policies inflicted upon entire generations. The resultant effects of these traumas and multiple losses include addiction, depression, anxiety, violence, self-destructive behaviors, and suicide, to name but a few. Traditional healers, Elders, and Indigenous facilitators agree that the reclamation of traditional healing practices combined with conventional interventions could be effective in addressing intergenerational trauma and substance use disorders. Recent research has shown that the blending of Indigenous traditional healing practices and the Western treatment model Seeking Safety resulted in a reduction of intergenerational trauma (IGT) symptoms and substance use disorders (SUD). This article focuses on the Indigenous facilitators who were recruited and trained to conduct the sharing circles as part of the research effort. We describe the six-day training, which focused on the implementation of the Indigenous Healing and Seeking Safety model, as well as the impact the training had on the facilitators. Through the viewpoints and voices of the facilitators, we explore the growth and changes the training brought about for them, as well as their perception of how their changes impacted their clients.

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)0,003
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,785
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0110,000
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,360 · 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'étudeQualitatif
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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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