Reflexive Reflection Co-created with Kehte-ayak (Old Ones) as an Indigenous Qualitative Methodological Data Contemplation Tool
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this paper is to propose a new way of understanding data contemplation for Indigenous methodologies. There is a need for Indigenous methods that allow us to explore and organize findings that are steeped in the contextualized story and grounded in the research relationship. A study that asked Cree Kehte-ayak (Old Ones) about the relevance in harmonizing Indigenous and Western ways of knowing in healing from addiction shows that Reflexive Reflection (RR) offers a respectful way for discovery. RR offers epistemological underpinnings for data consideration when engaging Indigenous methodologies. Culturally rooted addictions research can contribute to Indigenous wellness and cultural renewal by bringing awareness to the link between colonialism and addiction and by actively re-centring an Indigenous worldview and governance in the research process (Hall et al., 2015). While challenging colonialism is vital, the strength of Indigenous culture must be central to the overall project, with relational accountability that implies all parts of the research process are related, and that the researcher is responsible for nurturing and maintaining this relationship with the research process and with “all relations.” Indigenous research inquiry involves moments of contemplation that explore dreams, intuition, teachings, and connection to land. It also involves spending intimate hours listening to stories of the “old ones” that are rooted in a sense of kinshipresponsibility that relay culture, identity, and a sense of belonging that are essential to the life of the researcher. Reframing the language around aftercare services for Indigenous Peoples can take place through reflexive investigation and knowledge creation.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».