Expanding enabling places theory through land-based cultural learning with indigenous men
Notice bibliographique
Résumé
• Urban Indigenous men face distinct challenges that effect their wellbeing. • Cultural programming promotes healing but suffers from inconsistent funding and support. • This research combines Indigenous health geographies, Duff’s Enabling Places Model, and a participatory project with an Indigenous men’s group. • Findings expand Duff’s enabling places model with attention to knowledge-place relations. Urban Indigenous men often lack opportunities to connect with the land and their culture. In this article, we report on a community-based participatory research project with urban Indigenous men in a land-based traditional drum-making program in Manitoba, Canada. Using a two-eyed seeing approach that brings together Indigenous ways of knowing and the concept of enabling places from health geography, we examine how land-based programming contributed to the men’s experiences of well-being. Data were collected through Sharing Circles and individual interviews. Two researchers and a research assistant completed inductive narrative analysis of verbatim transcripts using NVIVO software. We found that access to Land was central to men’s relationship-building and sharing of traditional knowledge. The Land supported feelings of energy, awe, and belonging as well as a sense of purpose. Indigenous men’s experiences highlight the importance of land-based knowledge as an enabling resource alongside the material, social and affective resources that have long been recognized as essential in Western models of well-being. This manuscript contributes to the literature on enabling places by bridging Duff’s theory with Indigenous ways of knowing, which emphasize the role of knowledge sharing in the wellbeing of urban Indigenous men.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 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 ».