Using Photovoice as a Community Based Participatory Research Tool for Changing Water, Sanitation, and Hygiene Behaviours in Usoma, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Recent years have witnessed an increase in the use of community based participatory research (CBPR) tools for understanding environment and health issues and facilitating social action. This paper explores the application and utility of photovoice for understanding water, sanitation, and hygiene (WASH) behaviours and catalysing community led solutions to change behaviours. Between June and August 2013, photovoice was conducted with eight (8) women in Usoma, a lakeshore community in Western Kenya with a follow-up community meeting (baraza) in May 2014 to discuss findings with the community members and government officials. In the first part of the study, photovoice one-on-one interviews were used to explore local perceptions and practices around water-health linkages and how the ecological and socio-political environment shapes these perceptions and practices. This paper, which is the second component of the study, uses photovoice group discussions to explore participants' experiences with and (re)action to the photographs and the photovoice project. The findings illustrate that photovoice was an effective CBPR methodology for understanding behaviours, creating awareness, facilitating collective action, and engaging with local government and local health officials at the water-health nexus.
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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 | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».