Notice bibliographique
Résumé
Collective storytelling has emerged as a vital praxis for BIPOC communities seeking to reclaim agency and counter pervasive silencing. This paper synthesizes over 2 decades of interdisciplinary scholarship to examine how shared narrative spaces function as pathways out of internalized voicelessness. Drawing on critical race theory, liberation psychology, and decolonial frameworks, I conducted a systematic literature review of empirical and theoretical works (2000–2025) that foreground collective storytelling modalities, such as story circles, digital oral histories, and community performance. The thematic analysis identified three core dimensions through which collective narratives engender empowerment: (a) emotional resonance and validation, wherein participants experience affective alignment and mutual recognition; (b) identity reclamation and re authoring, through which individuals reconstruct self narratives counter to dominant, oppressive discourses; and (c) solidarity networks and collective agency, wherein shared stories cultivate communal bonds that catalyze social action. Case studies from Black Truth Be Told initiatives to Indigenous oral history revitalization illustrate the transformative potential and contextual variations of these mechanisms. The study further highlighted emergent challenges, including sustaining intergenerational transmission and scaling digital platforms without diluting cultural specificity. Implications for practitioners and researchers are discussed, underscoring the need for intersectional, longitudinal evaluations of narrative interventions. By charting the contours of voices that echo, this review offers a conceptual scaffold for designing, implementing, and assessing collective storytelling as a decolonial strategy for healing, solidarity, and social change.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».