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Enregistrement W2159793551 · doi:10.2304/gsch.2011.1.1.51

What's Participation Got to Do with it? Visual Methodologies in ‘Girl-Method’ to Address Gender-Based Violence in the Time of AIDS

2011· article· en· W2159793551 sur OpenAlexaff
Claudia Mitchell

Notice bibliographique

RevueGlobal Studies of Childhood · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitizen journalismGirlVisual researchSociologyRelation (database)Work (physics)Variety (cybernetics)FeminismOrder (exchange)Participatory designGender studiesMedia studiesVisual artsPsychologyComputer scienceDevelopmental psychologyEngineeringWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article uses a retrospective approach to looking at participatory visual work with girls, in relation to addressing gender violence in and around schools in sub-Saharan Africa. Drawing on a variety of work focusing on the visual, including Jo Spence's innovative work from the 1990s (‘What can a woman do with a camera?’), this article seeks to extend and elaborate the idea of feminist visual methodologies in order to uncover the critical issue of girls' safety and security. Participatory work with girls, the article argues, as part of what is referred to here as ‘girl-method’, can be an effective way to reveal the perspectives of girls. At the same time, the use of the visual (and in particular, visual artefacts such as photos, videos, drawings, and digital archiving) invites researchers and communities (including the girls themselves) to re-visit the data and in so doing to explore it further. The article concludes with a call for new and longer-term increased levels of participation when it comes to working with girls, by highlighting the use of the participatory digital archive as a feminist visual tool.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0120,034
Communication savante0,0140,013
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,559
Tête enseignante GPT0,620
Écart entre enseignants0,060 · 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

Citations36
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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