Finding the ‘action’ in feminist participatory action research
Notice bibliographique
Résumé
Although feminist researchers have increasingly called for participatory and action-oriented research, there have been few analyses of the diverse actions that can occur. We theorized the actions considered and implemented in a feminist participatory action research project (FPAR). For three years we collaborated intensively with a group of diverse women on low income who were involved in a FPAR project designed to reduce social isolation and other self-identified health problems. Our data set included tape recordings of 32 one-on-one interviews, 15 research meetings, and extensive fieldnotes. Our findings indicated that actions occurred on both individual and collective levels; some had been enacted prior to the project and were shared to promote ongoing or new actions, while others arose as a consequence of the women’s involvement in the project. Additionally, some actions were implemented and actualized while others, though discussed at length, remained hopes for the future. While the research participants reported the benefits of being involved in such projects, they also spoke of the potential risks. Our findings revealed the complexities of taking action in FPAR and highlight important considerations for others wishing to engage in this type of research.
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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 | 0,260 | 0,163 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,110 |
| Communication savante | 0,023 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».