Photovoice and Documenting Change in the Canadian North: Expanding Opportunities and Addressing Changes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionSatellites images, computer models, photographs and videos depicting climatic transformations in the Canadian North have been used extensively. Yet, apart from the book by Abbott (2010), most of these images (climatic or otherwise), largely produced by experts and/or researchers, often devoid of local voices and/or local perspectives. In most cases, images of change often used to confirm the postulations of researchers (Prosser 1998). Thus, the issues of representation and trustworthiness of these images can become highly contested. The exclusion of local voices in such is somewhat surprising when one considers that the incorporation of photographs, film, and other visual creations in the social sciences is well established (Geller 2004; Pink 2001; Rose 2011; Schwartz 1989). Participatory visual methods like photo and video elicitation, blogs, vlogging (video blogging), and digital hypermedia are now part of visual vocabulary signposting a future direction of communicating visual research (Prosser 2012: 480). Indeed, collaborative and visual tools increasingly being used to develop rich and deep understandings of individuals and groups and their beliefs, cultures, traditions, and social relations (Lykes in collaboration with the Association of Maya Ixil women-New Dawn, Chajul, Guatemala 2001); giving participants a voice (Wang, Morrel-Samuels, Hutchison, Bell and Pestronk 2004); providing an additional qualitative approach for enriching and complementing data from other sources (e.g., semi-structured interviews, quantitative surveys) (Markwell 2000); and sharing the stories of pictures between group or community members, researchers and other invited participants (Wang and Pies 2004; Wang et al. 2004).One of the most popular and common methods in participatory visual is Photovoice. Building on participatory action approaches (Louis 2007; Heron and Reason 2001; Reason and Bradbury 2006), Photovoice involves participants as co-researchers throughout the process from data collection (i.e., photographs) to dissemination and is used in a multitude of contexts (e.g., climage change, education, food security, public health, education, public health) (Baldwin and Chandler, 2010; Lardeau et al. 2011; Wang and Burris 1997; Wang et al. 2004). Of particular interest to this discussion is the 2008 Photovoice study, depicting environmental health and social well-being, conducted by Castledon, Garvin and the Huu-ay-aht First Nation in British Columbia, Canada. Five fundamental themes emerged demonstrating the method's success in: balancing power between the First Nations researchers and academic researchers, creating a sense of ownership in the research, fostering trust, building capacity, and implementing a culturally appropriate project in the community contributing to the community's collective knowledge. These findings similar to those observed by Wang and Burris (1997) who noted that the goals of Photovoice threefold : (1 ) to enable people to record and reflect their community's strengths and concerns, (2) to promote critical dialogue and knowledge about important community issues through large and small group discussion of photographs, and (3) to reach policymakers (Wang and Burris 1997 p. 370).Few articles with the exception of Wang and Burris (1997) and the overviews of Photovoice applications in various settings by Hergenrather et al. (2009), Catalani and Minkler (2010) and Lai et al. (2012) discuss the general guidelines attributed to Photovoice. However, the protocol available is usually delineated in the following manner. Participants first given cameras and asked to photograph situations best depicting the topic of research. Participants then asked to select pictures they consider to be most significant and contextualize them by assigning captions and describing the stories associated with the picture (Wang and Burris, 1997). …
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Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Études des sciences et des technologies Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui | Qualitatif | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui | Qualitatif | medium |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle