MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2109061858 · doi:10.1177/1525822x0001200103

Problematic Success: An Account of Top-Down Participatory Action Research with Women with Multiple Sclerosis

2000· article· en· W2109061858 sur OpenAlexaff
Jacqueline Low, Julia Shelley, Mary J. O’Connor

Notice bibliographique

RevueField Methods · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrassrootsParticipatory action researchAction (physics)Citizen journalismAction researchPopulationPublic relationsSociologyPsychologySocial psychologyPolitical sciencePedagogyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article focuses on the problems encountered while conducting participatory action research (PAR) with women with multiple sclerosis (MS). The term top-down means that the target population was defined and the research design was generated by a research team composed of academics and social services management rather than a grassroots group composed of women with MS. Overall, the research was a success; however, in the authors' experience, top-down–initiated PAR resulted in a number of problems including problematic assumptions, ambiguous relationships, and conflict. Inherent in top-down PAR designs are structural imbalances between professionals and nonprofessionals that are antithetical to the emancipatory philosophy and goals of PAR, imbalances that persist despite a researcher's commitment to PAR philosophy.

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)0,147
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,095
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil0,778

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1470,095
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0490,137
Communication savante0,0390,030
Science ouverte0,0090,047
Intégrité de la recherche0,0120,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,845
Tête enseignante GPT0,686
Écart entre enseignants0,159 · 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'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

Citations11
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueField MethodsMême sujetParticipatory Visual Research MethodsTravaux en français237 207