MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1966332451 · doi:10.1177/1468794112455037

Doing participatory qualitative research: development of a shared critical consciousness with racial minority research advisory group members

2012· article· en· W1966332451 sur OpenAlexafffund
Sarah Maiter, Ameil J. Joseph, Neethan Shan, Aqeel Saeid

Notice bibliographique

RevueQualitative Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensHumber PolytechnicAssociation of Local Public Health AgenciesYork University
Organismes subventionnairesWilfrid Laurier University
Mots-clésDialogical selfCritical consciousnessSociologyGeneral partnershipParticipatory action researchPublic relationsQualitative researchCommunity-based participatory researchConsciousnessCommunity developmentPhotovoicePsychologySocial psychologyPolitical scienceSocial sciencePedagogyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Partnership and principles of self-determination, equity, and social justice are keys to community-based participatory research that aims to break down barriers between the researchers and researched. Because community partners are valued as equal contributors to the research project, research advisory groups consisted of members of the community researched are essential to this approach. We discuss the challenges that arose in our first meeting with research advisory group members, where discussions of experiences of racism, in sharing the topic of the research, were initiated with youth from a diverse racialized community. We discuss the ‘development of a shared critical consciousness’, one that incorporated both the researcher’s reaction and the research advisory group members’ development (from initial resistance to critical consciousness). This approach respects the richness of the growth process during research, values the contributions of the researchers and the researched, and via the dialogical process captures contribution in a way that does not finalize or determine people.

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)0,240
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,200
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,760
Score d'incertitude au seuil0,938

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2400,200
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0250,024
Communication savante0,0130,012
Science ouverte0,0040,025
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,909
Tête enseignante GPT0,781
Écart entre enseignants0,128 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations64
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueQualitative ResearchMême sujetParticipatory Visual Research MethodsTravaux en français237 207