Giving Life to Data: University—Community Partnerships in Addressing HIV and AIDS through Building Digital Archives
Notice bibliographique
Résumé
The partnerships, especially university–community partnerships, that sustain globally networked learning environments often face challenges in mobilizing research to empower local communities to effect change. This article examines these challenges by describing a university–community partnership involving researchers and graduate students in Canada and South Africa, working with a rural community in KwaZulu-Natal in South Africa in order to develop a participatory digital archive of more than 3000 photographs and videos collected from various visual methodology research projects related to HIV and AIDS education. The main purpose of the digital archive was to place community members as active participants at the centre of data analysis, as opposed to recipients of findings, and to give voice to teachers, learners, health-care workers and parents in identifying the key issues and challenges affecting their lives in the context of HIV/AIDS and their impact on their communities. The article outlines the technical and conceptual issues in developing the partnership as well as the digital archive, such as developing a scanning protocol, producing a metadata schema, choosing the digital archive software and, most importantly, involving community members, in particular teachers, in the processes of coding the visual data and using the archive for HIV and AIDS education and community change.
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 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 | 0,037 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,013 |
| Communication savante | 0,020 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».