Dream Knowledge – Understanding the Dreamworld Utilizing the Medicine Wheel
Notice bibliographique
Résumé
This article looks at Indigenous dreaming and spirituality, which brings healing, greater resilience, and has the power to heal trauma. Analyzing dreams or ‘dream weaving’ is a conduit with a message that brings about healing and well-being (Lorenz, 2013; Riley-Mukavetz, 2021). To understand Indigenous dream culture, the Medicine Wheel is an essential tool for guiding one’s development – a methodology for understanding humanity and obtaining holistic guidance. There are many ways to use it, as it is a paradigm method used when teaching circle pedagogy. This sacred circle (Couture, 2011) provides a balance in spiritual and health connections that gives all members a chance to explain and debate, prior to determining a cause of action. Many ways exist of interpreting dreams, but it also necessary to focus on the wisdom and knowledge of Elders and others as guides, who are familiar with Indigenous spiritual perspectives. This article thus includes an evaluation of dreams, dream knowledge and a study of the use of the Medicine Wheel, along with spirituality. This dream knowledge presented reflects my own lived experience as an educator of settler-Indigenous background, as I use dreams to interpret my own spiritual, emotional, physical, and mental well-being.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,027 |
| Communication savante | 0,010 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».