Not so far away: a collaborative model of engaging refugee youth in the outreach of their digital stories
Notice bibliographique
Résumé
A majority of literature on participatory visual methodologies focuses on the creation stage of a project, but less is written about involving participants in the outreach phase. Drawing on the experience of collaborating with three refugee youth on a city‐wide school tour of their digital stories, this article explores the benefits and challenges of extending participatory processes beyond process and into outreach. ‘On Tour’ was the last phase of Mapping Memories, a five‐year Montreal‐based participatory media project with refugee youth. Through ten media workshops, the project reached out to over 150 youth, and offered them the chance to learn new media skills, reflect on their past experiences, work in collaborative contexts, strengthen their networks and express themselves creatively as they shaped their experiences into compelling digital stories, photo‐essays, mixed media collages, and even bus and walking tours. ‘On Tour’ was developed in the last year of the project to explore the impact of combining live presentations with digital stories to instigate peer‐to‐peer dialogue about stereotypes that frame refugees as victims, outsiders or ‘burdens to the system’. The outreach initiative permitted us to explore ethical and critical pedagogical frameworks when bringing digital stories into classrooms. We also had a chance to confront our assumptions regarding youth involvement in outreach and to explore the following questions: What ethical considerations need to be taken into account when bringing youth participants and their sensitive digital stories beyond process and into the realm of outreach? And what methods should be used to ensure that everyone involved benefits?
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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 | 0,023 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,033 |
| Communication savante | 0,019 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,037 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».