Weaving Structural Violence into Trauma-Informed Qualitative Health Research with Populations Considered Vulnerable
Notice bibliographique
Résumé
Trauma-informed approaches (TIA) are widely used in sensitive research to prevent re-traumatization and support the well-being of participants, often labelled as hard-to-reach or hidden populations . These labels reflect an individual-level framing, implying that certain groups have made themselves difficult to engage rather than acknowledging the structural barriers that limit their access to services and research participation. Trauma is deeply interconnected with social exclusion and systemic inequities. To address these limitations, researchers can further enhance trauma-informed research through a trauma- and violence-informed care (TVIC) approach, which emphasizes the structural and interpersonal violence experienced by populations considered vulnerable. A TVIC lens challenges deficit-based narratives by shifting focus away from individual responsibility and toward the structural violence that creates these conditions. This paper reflects on a qualitative study exploring burn injuries among underserved communities, particularly Indigenous Peoples and individuals experiencing homelessness or unstable housing. Burn injuries and fire-related incidents are often attributed to individual behaviour, obscuring the structural conditions that contribute to these outcomes. The paper uses researcher experiences to inform understanding of the need for trauma- and violence-informed qualitative research. Data collection involved document analysis, qualitative interviews, participant observations, and informal conversations, with the researcher using lessons learned to highlight the importance of applying a TVIC approach with populations considered vulnerable across all research stages—from researcher preparation and interview methodologies to sustained participant engagement. The lessons learned during the research underscore the need to move beyond individual-level framings of trauma to recognize structural determinants shaping lived and living experiences. A TVIC approach enhances equity-oriented research methodologies, equipping researchers to critically engage with systemic forces influencing participants’ realities. A structural perspective can help researchers develop methods, practices, and analyses that drive transformative and structurally oriented solutions.
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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 | 0,026 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».