Indigenous mental health research in the context of climate change: methodological reflections on language and barriers to cultural practice
Notice bibliographique
Résumé
Climate change creates unique forms of psychological distress for Indigenous Peoples whose identities and cultural practices are often intrinsically connected to ancestral lands, yet research on culturally appropriate methodologies for studying Indigenous mental health in the context of climate change remains limited. This perspective paper presents methodological reflections from Land Body Ecologies research collective, which collaborates with Ogiek (Kenya), Batwa (Uganda), Iruliga (India), Pgak'yau (Thailand) and Sámi (Sápmi) Indigenous Peoples to explore climate change-related mental health impacts through the lens of solastalgia. Through participatory dialogues conducted during in-person gatherings, team members reflected on three years of community-based participatory research and identified two critical methodological challenges underexplored in the existing literature: (1) language and concept translation difficulties, where terms such as 'mental health' and 'climate change' lack direct cultural equivalents and may carry stigmatising connotations and (2) barriers to cultural practices, where climate change and conservation-related legislation restricts Indigenous Peoples' access to ancestral lands and traditional practices essential for well-being. These challenges reflect deeper epistemological tensions between conventional research approaches and Indigenous holistic worldviews that understand land, body and ecosystems as interconnected. It concludes that meaningful mental health research with Indigenous Peoples demands active recognition of Indigenous cultural rights and self-determination, collaborative approaches that honour Indigenous knowledge systems and systemic changes that normalise Indigenous timelines, relationality and knowledge sovereignty within research institutions.
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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 | 0,016 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».