Land and storytelling: Indigenous pathways towards healing, spiritual regeneration, and resurgence
Notice bibliographique
Résumé
This article aims to contribute to discourses of healing, Indigenous resurgence and spiritual regeneration within the context of the Indian Residential School Truth and Reconciliation Commission that took place in Canada between 2008 and 2015. First, it considers to what extent the TRC’s restorative justice process can relate to Indigenous ways of conceptualising healing. Secondly, it reflects on the Commission’s exclusive focus on the Indian Residential School system and its legacies, which, according to many Indigenous scholars, overlooks a much broader and more complex history of colonisation, political domination, and land dispossession still ongoing. I underline that, from an Indigenous perspective, land plays a fundamental role to achieve healing, spiritual regeneration, and resurgence. In the last section, I move the discussion to the literary dimension as I explore Richard Wagamese’s 2012 novel Indian Horse. In particular, I argue that fiction, especially that fiction produced during the years of the Commission’s work, can be a crucial site for challenging the TRC’s restorative process and for bringing out the significance of storytelling and of an Indigenous deep sense of connection to the land as a source of learning, spiritual reclaiming, and healing.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,064 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».