Conducting research “in a good way”: relationships as the foundation of research
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous Peoples across the world have a history of colonization that continues today. Additionally, Indigenous Peoples have experienced harm from research. This paper explores conducting research with Indigenous Peoples in a “good way”. Relationships built prior to and throughout the research process are foundational to conducting research in a good way, meaning the research respects and recognizes Indigenous inherent sovereignty; is culturally centered; relational; participatory; asset based; anti-racist; decolonizing; trauma-informed; survivor-centered; and engages free, prior, and informed, consent and Indigenous methodologies. This approach draws on the strength of Indigenous cultures, centering Indigenous Knowledges, and working toward Indigenous goals. A case study details the use of an Indigenous relational theoretical framework in practice, building life-long relationships through a research project that adapted a historically non-Indigenous methodology (ethnographic futures research) through a self-determining, participatory, and co-production project with the Ninilchik Village Tribe in Alaska. Our discussion broadens the application of this approach to research in any context with Indigenous children, youth, families, and Elders, reminding the reader that decolonization is not a metaphor but requires actual change in researchers, institutions, and funders.
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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 | 0,288 | 0,184 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,151 |
| Communication savante | 0,037 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,035 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».