Elevating the Uses of Storytelling Methods Within Indigenous Health Research: A Critical, Participatory Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
There is a profoundly troubling history of research being done on Indigenous peoples without regard for their priorities and accompanying calls to decolonize health research. Storytelling methods can privilege Indigenous voices in research. Indigenous people’s knowledge systems have existed for millennium, where knowledge is produced and shared through stories. Our collaborative team of Indigenous and non-Indigenous researchers, and Indigenous Elders, patients, healthcare providers, and administrators, conducted a participatory, scoping review to examine how storytelling has been used as a method in Indigenous health research on Turtle Island (North America), Australia, and Aotearoa (New Zealand). We searched key databases and online sources for qualitative and mixed-methods studies that involved Indigenous participants and used storytelling as a method in health research. Reviewers screened abstracts/full texts to confirm eligibility. Narrative data were extracted and synthesized. An intensive collaboration was woven throughout and included gatherings incorporating Indigenous protocol, Elders’ teachings on storytelling, and sharing circles. We included 178 articles and found a diverse array of storytelling approaches and adaptations, along with exemplary practices and problematic omissions. Researchers honoured Indigenous ways of knowing, being, and doing through careful preparation and community engagement to do storywork, inclusion of Indigenous languages and protocols, and Indigenous initiation and governance. Storytelling centered Indigenous voices, was a culturally relevant and respectful method, involved a healing process, and reclaimed Indigenous stories. But it could result in several challenges when researchers did not meaningfully engage with Indigenous peoples. These findings can guide respectful storytelling research that bridges divergent Indigenous and Western knowledge systems, to decolonize health research.
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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 | 0,226 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».