Best practices and practical strategies for co-designing virtual reality with Indigenous peoples: A scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Virtual reality (VR) is gaining traction in healthcare, education, and cultural sectors, from simulations in medical education to immersive museum experiences. Recently, VR has emerged as a powerful tool for Indigenous cultural preservation, language revitalization, and storytelling, offering immersive ways to safeguard knowledge and strengthen community connections. However, despite VR's potential to support Indigenous self-determination, little is known about the extent of Indigenous leadership, engagements, and settler-Indigenous collaborations in VR development. There is a critical need to examine how VR can be ethically and meaningfully co-designed with Indigenous communities to ensure cultural integrity, respect for Indigenous knowledge systems, and equitable participation in technological innovation. Thus, this scoping review aims to identify practical strategies and best practices for co-designing VR with Indigenous communities. In accordance with the JBI methodology, we will conduct a comprehensive search across seven electronic databases, including MEDLINE (EBSCOhost), Scopus, Web of Science, ACM Digital Library, IEEE Xplore, Compendex (Engineering Village), and ProQuest Dissertations and Theses Global (ProQuest). Google Scholar will also be searched for grey literature sources. Eligible studies will focus on Indigenous populations (Population) and fully immersive VR co-design (Concept) across various contexts. Studies that do not discuss the design process will be excluded. Two independent reviewers will conduct literature screening, data extraction, and analysis, with findings synthesized narratively and presented in a structured charting table. The results will be disseminated through a peer-reviewed journal publication and shared with relevant community partners to support knowledge translation and application.
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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 | 0,164 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,038 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,008 |
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 ».