Why and how is photovoice used as a decolonising method for health research with Indigenous communities in the United States and Canada? A scoping review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Globally, including in North America, Indigenous populations have poorer health than non-Indigenous populations. This health disparity results from inequality and marginalisation associated with colonialism. Photovoice is a community-based participatory research method that amplifies the voices of research participants. Why and how photovoice has been used as a decolonising method for addressing Indigenous health inequalities has not been mapped. A scoping review of the literature on photovoice for Indigenous health research in the United States and Canada was carried out. Five electronic databases and the grey literature were searched, with no time limit. A total of 215 titles and abstracts and 97 full texts were screened resulting in 57 included articles. Analysis incorporated Lalita Bharadwaj's Framework For Building Research Partnerships with First Nations Communities. Photovoice was selected to improve knowledge mobilisation and participant empowerment and engagement. Studies incorporated relationship building, meaningful data collection, and public dissemination but had a lesser focus on the inclusion of Indigenous peer researchers or participant involvement in analysis. For photovoice to truly realise its decolonising potential, it must be incorporated into a broader participatory and decolonising research paradigm. In addition, more resources are required to support the involvement of Indigenous people in the research process.
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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 | 0,044 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 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 découle