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Enregistrement W4411660118 · doi:10.1177/16094069251340906

Weaving Structural Violence into Trauma-Informed Qualitative Health Research with Populations Considered Vulnerable

2025· article· en· W4411660118 sur OpenAlexaff
Catherine Liao, Colleen Varcoe, Helen Brown, Ian Pike

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Qualitative Methods · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensSpinal Cord Injury BCUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeavingQualitative researchPsychologyMedicineSociologyAnthropologyBiologyZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,892

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,717
Tête enseignante GPT0,731
Écart entre enseignants0,014 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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