The influence of Survivor stories and a virtual reality representation of a residential school on reconciliation in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous Peoples in Canada have endured many genocidal efforts, such as residential schools. Across the country, initiatives to promote critical historical education about residential schools are underway, ranging in duration, content, and immersion. In this study, we tested whether a promising high-immersion approach, a virtual reality residential school, could improve non-Indigenous participants' attitudes and feelings toward Indigenous people. We compared the effects of the virtual residential school to a transcript condition, in which participants read the transcripts of the narration that accompanied the virtual residential school, and an empty control condition. The study had three time points: Baseline ( N = 241), intervention ( N = 241), and follow-up ( N = 132). Immediately following the intervention, what participants learned about the residential school, both through virtual reality and reading the transcripts, increased non-Indigenous participants' empathy, political solidarity, and outgroup warmth for Indigenous people, relative to the control. The virtual reality school, but not transcripts, also increased privity relative to the control. These effects decreased over time. In summary, though both written and virtual reality forms of critical historical education were effective in the short term, to maintain the long-term effects of critical historical education, ongoing or recurring education is likely necessary. These results extend the virtual reality literature to unstudied concepts (political solidarity, privity) and critical historical education literature to a new form of media (virtual reality). We discuss the findings in relation to literature on critical historical education and virtual reality as well as outline future directions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».