Decolonising Trauma Work: Indigenous Practitioners Share Stories and Strategies
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation explores the areas of healing and wellness within Indigenous communities on Turtle Island. By drawing on a decolonising approach to Indigenous health research, this study engaged 10 Indigenous healthcare practitioners in a dialogue regarding Indigenous worldviews; notions of wellness and wholistic health; critiques of psychiatry and psychiatric diagnoses; and the cultural strategies that Indigenous healthcare practitioners utilise while helping their clients through trauma, depression, and experiences of “parallel and multiple realities.” Importantly, this study addresses a gap in literature and puts forth a necessary contribution in regards to Indigenous peoples and psychiatry. Indigenous healthcare practitioners reveal their thoughts and strategies in relation to psychiatric diagnoses, cultural treatment, and psychotropic medication. The stories and strategies gathered during the interview dialogues created a broader discussion that is situated among the existing literature. This research found that Indigenous knowledge and experience was deeply embedded in the practises of Indigenous healthcare practitioners. The strategies presented by these practitioners offer purposeful and practical methods that originate from Indigenous worldviews, yet can be utilised by any practitioner that is seeking therapeutic strategies to help traumatised individuals and communities. Moreover, this research will be a particularly relevant resource for health policy initiatives, agency programming, and education and training institutes. Bringing forth Indigenous strategies for helping and healing is a vitally important contribution to the field of trauma work.
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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 | 0,011 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,032 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».