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Enregistrement W1536888178 · doi:10.1177/160940690900800203

Using PAR or Abusing its Good Name? the Challenges and Surprises of Photovoice and Film in a Study of Chronic Illness

2009· article· en· W1536888178 sur OpenAlexaff
Dawn Allen, Thomas Hutchinson

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Qualitative Methods · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoiceIntervention (counseling)Action (physics)Quality of life (healthcare)Participatory action researchMedicinePsychologyCitizen journalismNursingSociologyGerontologyPolitical scienceVisual artsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Without dispute, kidney dialysis treatment has been successful in saving lives. As a result of this intervention, increasing numbers of people are now facing the many physical, social, and emotional challenges of living with ESRD (end stage renal disease). Compromised vision, mobility, dexterity, and overall health have presented important methodological challenges to the authors' participatory action research (PAR) study of ESRD patients' quality of life. This article proceeds broadly in three steps: (a) an explanation of the authors' interest in PAR and the challenges that ESRD poses for PAR, (b) a description of how they adapted two visual techniques (photovoice and documentary film making) to address those challenges, and (c) a discussion of how they have and have not overcome the challenges of working with PAR.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0130,025
Communication savante0,0100,009
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,934
Tête enseignante GPT0,777
Écart entre enseignants0,157 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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