Arts-Informed Storytelling: How Arts-Informed Research was Used with Six Indigenous Peoples in London, Ont.
Notice bibliographique
Résumé
This doctoral project outlines the methodological process of using arts-informed storytelling to illustrate the experiences of six urban Indigenous Peoples who live in London, Ontario. The strategy is a qualitative method influenced by artistic processes and expressive qualities to deepen understanding of human experiences. The technique involves illustrating personal experiences, often using multimedia in photographs, artwork, text, audio, music, crafts, or some combination of these cultural products. I aim to build on previous studies that use storytelling methods in their research by employing this participatory and multimodal approach. This dissertation tries to make new contributions to media studies by offering a first-person account of how my experience using arts-informed storytelling unfolded as an emergent and iterative process.\nFor this study, I facilitated a storytelling process by asking six Indigenous contributors to share and tell their own stories related to life and living in the city. I also interviewed the contributors about their experiences in creating their works. In this dissertation, I explore what the stories suggest about the experiences of the six contributors. I also document how arts-informed storytelling can be an essential addition to qualitative approaches by addressing the complexities, potential opportunities, and limitations of using the method. While this dissertation offers a widely accepted way of documenting my doctoral project’s findings, I also curated a virtual exhibition for knowledge translation to make the creators’ stories more accessible beyond academic contexts.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».