Intergenerational trauma and stories of healing through Jesus
Notice bibliographique
Résumé
Through a storytelling/yarning methodology (Bessarab & Ng'andu, 2010) and experience centered narrative research (Patterson, 2008), three Indigenous followers of Jesus and original inhabitants of the lands currently known as Canada, shared their stories of healing. The storytelling/ yarning method (Bessarab & Ng'andu, 2010) is rooted in Indigenous ways of knowing and fit seamlessly with the participants diverse Indigenous backgrounds and shared oral traditions. Through the experience centered research model, each participant engaged in meaning making of their personal narratives, reconstructed and presented their stories as their human lived experience, and finally, revealed their metamorphosis (Patterson, 2008) and contributions to Indigenous knowledges. The experience centered research framework utilized for knowledge gathering worked concertedly with the storytelling/yarning methodology as the healing stories presented here evolved not as stories of defeat, but of strength (Bessarab & Ng'andu, 2010). Some key teachings and themes arising from their stories include trauma, forgiveness, resilience, family, healing, and hope. This study aims to reveal Indigenous stories of healing and cease the perpetuation of harm to Indigenous peoples who have declared Jesus as their source of healing. Furthermore, this study aims to situate the knowledges gathered through these healing stories within the academic body of Indigenous knowledges.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,014 | 0,020 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».