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Enregistrement W4313364959 · doi:10.1177/00110000221146571

The Wet’suwet’en Nation’s Mobilization of Indigenous Focusing Oriented Therapy: An Exploratory Study

2022· article· en· W4313364959 sur OpenAlexafffund
Sarah Panofsky, Marla J. Buchanan, Ts’akë ze’ Wilat, Dinï ze’ Madeek, Dinï ze’ Neekupdeh, Dinï ze’ Smogelgem, Gretchen Woodman, Tanya M. Brown, Ts’akë ze’ We’es Tes, Ts’akë ze’ Wilawhl, Jeremy Dumont, J Price Andrew, Alanaise Ferguson, J. Laurence Hare, Roger John

Notice bibliographique

RevueThe Counseling Psychologist · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesVancouver Foundation
Mots-clésIndigenousPsychological interventionExploratory researchHistorical traumaMental healthPsychologyExploratory analysisIndigenous cultureSociologyPsychotherapistSocial sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indigenous mental health research is beginning to address colonization, however, Indigenous approaches to wellness have largely been overlooked. There is a paucity of research exploring psychological trauma interventions with Indigenous peoples. The Wet’suwet’en hereditary chiefs recognize the profound impacts of historical trauma among their people and are utilizing Indigenous focusing oriented therapy (IFOT), a trauma model that is collective, land-based, and intergenerational, as a part of their wellness framework. This collaborative research study explored the question: How is IFOT shaped by Wet’suwet’en ways of knowing and mobilized by individuals, families, house groups, and the Nation? Wet’suwet’en IFOT practitioners participated in sharing circles for data collection and interpretation. The exploratory findings revealed that the strategic application of IFOT by Wet’suwet’en hereditary chiefs created a culturally relevant model for land-based healing wherein Wet’suwet’en people were able to experience greater connection with their own yintah (land) and c’idede’ (history).

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)0,009
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,412
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0220,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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