Walking with our sisters: healing through storytelling
Notice bibliographique
Résumé
This thesis explores the experiences of members of the Walking with Our Sisters \norganizing committee before, during, and after the installation came to Sudbury, Ontario in \nJanuary 2018. The primary research objective was understanding how storytelling allows for a \ncollaborative and holistic approach to the research process. \nThrough the sharing of Indigenous stories and knowledge, this thesis implicates the \nresearcher as a settler-researcher who was privileged with stories of members of the WWOS \norganizing committee’s journey before, during, and after the installation visited Sudbury in \nJanuary 2018. \nAlthough each participant’s story revealed the uniqueness of everyone’s experiences \nworking in the committee, four major themes emerged from the interviews: 1) personal \nconnections to violence against women 2) relationships, self-care & debriefing, 3) arts-based \nmethods as a form of healing and 4) closing the bundle. Presenting the participants’ interviews \nback, through the process of storytelling, revealed the emotional and personal responses to the \nWWOS installation and created a more collaborative research process than traditional Western \napproaches, thus shifting the power in the research. \nThe results of this research will be useful in contributing to decolonial literature and \nunderstanding the importance of practicing self-care when approaching the traumatic subject \nmatter associated with MMIWG.
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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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,015 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».