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Enregistrement W4405113759 · doi:10.1177/10778004241298923

Decolonizing Methodologies Through Dialogue: A Relational Literature Review on Urban Indigenous Health

2024· article· en· W4405113759 sur OpenAlexafffund
Gabrielle Legault, Kelsey Darnay, Shawn Wilson, Peter Hutchinson

Notice bibliographique

RevueQualitative Inquiry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésIndigenousScholarshipSociologyDisciplineCommunity engagementTraditional knowledgeHonorEngineering ethicsSocial sciencePolitical sciencePublic relationsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article responds to Tynan and Bishop’s call for relational engagement in literature reviews, employing Indigenous epistemologies and a relational, conversational approach to examine trends in urban Indigenous health research. Reflecting on a comprehensive literature review, we highlight shifts in research focus, authorship, and methodologies. The analysis, guided by Indigenous scholars with diverse disciplinary backgrounds, centers on current and emerging trends, while addressing the impact of funding priorities and sociopolitical contexts on research. Despite growing recognition of Indigenous scholarship and community engagement, our discussions reveal challenges in maintaining authenticity in community-driven methodologies. We emphasize the need to further decolonize research approaches, highlighting the role of relational methodologies that honor Indigenous epistemologies. By integrating oral traditions, community-based sources, and relational citation practices, this article advocates for a paradigm shift in literature reviews, urging scholars to prioritize Indigenous ways of knowing and strengthen the relational dynamics within research processes to better address urban Indigenous health and well-being.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,259
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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