The Use of Graphic Facilitation to Support Adherence to OCAP® Principles in Research With Indigenous Communities
Notice bibliographique
Résumé
Graphic facilitation is a creative, robust visual communication process and tool that can be used by researchers for several benefits including improving data integrity; mitigating barriers between researchers and participants; promoting participants’ ownership of data, decision-making, and creativity; and, co-creating knowledge, which is of particular interest among certain cultures and in some contexts. For Indigenous Peoples who traditionally use visual, oral, and narrative modalities as primary forms of communication, graphic facilitation is a methodology that aligns well with these modes of communicating. In this article, we describe our use of graphic facilitation in a community-led project exploring Indigenous parents’ perceptions of community strengths, needs and priorities related to healthy early childhood development and optimal parenting. In collaboration with the Indigenous Friendship Centre in Hamilton, Canada, we held a Community Gathering that was facilitated by a graphic artist experienced in working with the Indigenous community; the findings resulting from the Gathering are presented. We discuss how researchers can use graphic facilitation as a tool to ensure adherence to the OCAP® principles of data ownership, control, access, and possession for the Indigenous community and describe the potential for mitigating power imbalances. Finally, considerations for researchers contemplating using graphic facilitation as a tool for research projects with Indigenous people and communities are presented.
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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 | 0,065 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,017 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».