The Lac-Mégantic Photovoice Initiative
Notice bibliographique
Résumé
Background In 2013, a train carrying oil rolled down a mountainside, derailed and exploded in the town of Lac-Mégantic, Quebec; 47 people died, the downtown core was decimated, and many people lost their homes or business. In the 4 years following, the town has taken many steps toward recovery. As the downtown is being re-built, one initiative is a campaign to dissociate from the image of the inferno and reinvent the community. In this presentation, we present a Photovoice project which has the goal of giving power to the voices of the people in the Lac-Mégantic community to express their vision of a positive public relations campaign and their experiences with how this strategy supports long-term community recovery. Methods Photovoice is a qualitative method used in action research to engage participants in co-creating rich data about a topic that is important for their community (Wang & Burris, 1994). This Photovoice initiative is oriented around the following steps: 1) outlining the objectives, 2) recruiting participants, 3) an orientation session, 4) monthly discussion sessions, and 5) hosting a photo exhibition to present the photos and emergent themes to the community, policy audiences, decision-makers, and other stakeholders. Following approval from the university ethics review board, citizens from Lac-Mégantic were invited to participate in a Photovoice project; Seventeen people were recruited and are currently engaged in the project. Three Photovoice groups were created to accommodate scheduling and keep the group sizes between 4-8 people. Each month, the participants choose the photo assignment for their group, take photos, and bring them back for discussion. The sessions are audio-recorded and transcribed verbatim. Theme analysis is being conducted and brought back for discussion. Results In this presentation we will share our experiences of this post-disaster recovery initiative, present the themes and a summary of the photo exhibition. Key messages: Photovoice can be used to support resilience. Four years after the train disaster, Lac-Mégantic citizens are sharing their visions of what makes this community a great place to live.
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 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 | 0,137 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes 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 ».