The importance of context-relevant feminist perspectives in disaster studies. The case of a research on forest fires with the Atikamekw First Nation
Notice bibliographique
Résumé
Purpose My research is a study of forest fires that occurred near the Atikamekw community of Wemotaci (Quebec, Canada). This article focuses on the gendered aspects of two forest fire situations experienced by the people of Wemotaci, as I realized during fieldwork that men and women had different experiences and roles during the fires that did not seem to be valued the same. As a result, I decided to mobilize Indigenous feminist theories to understand the entanglement of multiple oppressions especially colonialism and the patriarchy in disaster situations. Design/methodology/approach I used interviews, participant observation and focus-groups during several stays in Wemotaci. I drew on methodologies developed by Indigenous researchers who aim to decolonize research. In this approach, I built respectful relationships with participants, conscious that I was part of the network I was studying. Findings This research reveals the importance in disaster research to adapt our methodology to the participants realities while factoring our positionality in. More specifically, I show how the use of an Indigenous feminist perspective allows me to understand how patriarchal-colonialism manifests during forest fire situations intertwined with traditional Atikamekw gender roles. This understanding makes it possible to see ways of managing and studying disasters that challenge systemic oppressions by rethinking the notion of vulnerability and making space for Indigenous people agency, knowledge and experiences. Originality/value The use of a feminist framework in this male-dominated field is still innovative, especially mobilizing a feminist approach that is consistent with the participants' realities while acknowledging the researcher's positionality which translate here in the use of Indigenous feminist theories.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».