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Enregistrement W2147366643 · doi:10.22605/rrh1680

The use of Photovoice to document and characterize the food security of users of community food programs in Iqaluit, Nunavut

2011· article· en· W2147366643 sur OpenAlexaffabout
Marie-Pierre Lardeau, Gwen Healey, James D. Ford

Notice bibliographique

RevueRural and Remote Health · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoiceFood securityFood insecurityBusinessEnvironmental planningPolitical scienceEnvironmental healthEconomic growthEnvironmental scienceGeographyMedicineAgricultureEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Food insecurity is a chronic problem affecting Inuit communities. The most comprehensive assessment of Inuit food security to-date, the Inuit Health Survey, reported that 70% of Inuit pre-school children lived in 'food insecure' households. Food banks and soup kitchens are relatively new in the Arctic but the number of users is increasing. Little is known about the experience and determinants of food insecurity among food program users who are often among the most marginalized (socially and economically) in communities. The use of participatory research methods when working in the north of Canada can promote meaningful knowledge exchange with community members and this approach was used in the present 'Photovoice' research. Photovoice uses photography to develop a baseline understanding of an issue, in this case the experience and determinants of food insecurity among users of community food programs in Iqaluit, Nunavut. The target population includes those who face significant social and economic marginalization, an often neglected group in Arctic food systems research. METHODS: Eight regular users of food programs were recruited and engaged in a Photovoice research project to document factors determining their daily food consumption. The research method was introduced in workshops and discussion included the ethical concerns related to photography and how to take pictures. Participants were supplied with digital cameras, and asked to answer the following question using photography: 'What aspects of your everyday life affect what you eat and how much you have to eat?'. In the final workshop, photographs were discussed among the group and participants identified key themes in the photographs, offering an understanding of food insecurity from their perspectives. The group then discussed what should be done with the knowledge gained. RESULTS: Factors improving food security were the customary systems for sharing 'country food', and the presence of social support networks in the community, such as the Food Bank, the Soup Kitchen and the Tukisigiarvik Center. Factors identified as negatively affecting food security were the high cost of food in the Arctic, and substance abuse. The participants decided by consensus whether and how the knowledge from this project would be disseminated. They decided that a museum exhibit of the photographs in the summer of 2010 and promotion of the results among policy-makers in Nunavut were of high priority. CONCLUSION: The use of participatory research approaches such as Photovoice offers promise for exploring food security issues among similarly disadvantaged and vulnerable populations elsewhere in the Arctic. This approach was found to be a useful method for gathering and sharing research data because the data was generated and analysed by the participants. The clear and concise messages developed by the participants can be used to inform policy. This research method can assist in making a valuable contribution to health research, both in the Arctic and worldwide, because it promotes an understanding of the experiences of individuals from their own perspective.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil0,792

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,205 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
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

Citations59
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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