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Enregistrement W2473714028 · doi:10.1177/1049732316654871

Pursuing Authenticity From Process to Outcome in a Community-Based Participatory Research Study of Intimate Partner Violence and HIV Vulnerability in North Karnataka, India

2016· article· en· W2473714028 sur OpenAlexafffund
Andrea Katryn Blanchard, Chaitanya AIDS Tadegattuva Mahila Sangha, Sapna Nair, Raghavendra Thalinja, H.S. Srikantamurthy, Satyanarayana Ramanaik, Prakash Javalkar, Priya Pillai, Shajy Isac, Martine Collumbien, Lori Heise, Parinita Bhattacharjee, Sharon Bruce

Notice bibliographique

RevueQualitative Health Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesUniversity of Manitoba
Mots-clésParticipatory action researchCommunity-based participatory researchQualitative researchVulnerability (computing)Citizen journalismRelevance (law)Public relationsAction researchSociologyPhotovoiceProcess (computing)PsychologyPolitical scienceSocial sciencePedagogyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Community-based participatory research has been seen to hold great promise by researchers aiming to bridge research and action in global health programs and practice. However, there is still much debate around whether achieving authenticity in terms of in-depth collaboration between community and academic partners is possible while pursuing academic expectations for quality. This article describes the community-based methodology for a qualitative study to explore intimate partner violence and HIV/AIDS among women in sex work, or female sex workers, and their male partners in Karnataka, South India. Developed through collaborative processes, the study methodology followed an interpretive approach to qualitative inquiry, with three key components including long-term partnerships, knowledge exchange, and orientation toward action. We then discuss lessons learned on how to pursue authenticity in terms of truly collaborative processes with inherent value that also contribute to, rather than hinder, the instrumental goal of enhancing the quality and relevance of the research outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,083
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0830,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,596
Tête enseignante GPT0,642
Écart entre enseignants0,047 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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