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Enregistrement W2098223919 · doi:10.2182/cjot.2012.79.3.8

A Scoping Review of the Photovoice Method: Implications for Occupational Therapy Research

2012· review· en· W2098223919 sur OpenAlexafffundvenue
Shalini Lal, Tal Jarus, Melinda Suto

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Occupational Therapy · 2012
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPhotovoiceOccupational therapyParticipatory action researchPhoto elicitationStigma (botany)Community-based participatory researchCitizen journalismPsychologyMedicineMedical educationGerontologyNursingSociologyPsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Photovoice is a participatory action research method combining photography and group work to give people an opportunity to record and reflect on their daily lives. PURPOSE: To review the use of Photovoice in health research and consider the implications for occupational therapy research. METHODS: Literature review, guided by a scoping framework, reveals the purposes, rationales and populations with whom Photovoice has been used. FINDINGS: From 351 documents retrieved, 191 original studies were surveyed; 68% were peer-reviewed. The majority of studies (76%) occurred within the public health domain and a smaller percentage (24%) with individuals experiencing a specific illness and/or disability, with very few (2%) documented in the occupational therapy literature. IMPLICATIONS: Photovoice provides a useful framework to apply a participant-centred research approach on occupational participation. It is important to consider and further examine ethical and methodological issues related to stigma, physical and cognitive capacities, mobility and technical accessibility related to using this method.

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)0,102
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,228
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil0,541

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1020,228
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0360,039
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0060,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,969
Tête enseignante GPT0,800
Écart entre enseignants0,169 · 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'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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

En bref

Citations183
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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