The role of triangulation in sensitive art-based research with children
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to highlight the critical role of triangulation to create authentic analytical frameworks amidst contradictory participant narratives in sensitive art-based research (ABR) with children. Design/methodology/approach Multiple qualitative case study research included three months of participant observation, individual semi-structured teacher interviews and open-ended art-based interviews using the Draw-Write-Narrate method (Ogina and Nieuwenhuis, 2010) with upper primary students in two schools in Kirinyaga County, Kenya. Findings The art-based approach to student interviews, combined with participant observation and teacher interviews, provided a child-centred process that illuminated students’ understandings and experiences while minimizing risks to participants. Its application requires researchers to recognize data collection and analysis as subjective processes that strongly benefit from triangulation to interpret a diversity of perspectives that may not easily align. Originality/value As ABR with children increases in popularity, it is important to identify challenges in the process of analysis and meaning-making. This paper identifies triangulation as a valuable tool for handling the challenge of diverse perspectives from child participants, particularly in conducting sensitive research that may increase the likelihood of contradictory narratives.
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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 | 0,438 | 0,404 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,075 |
| Communication savante | 0,022 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,033 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».