Healthcare Providers’ Experiences as Arts-Based Research Participants: “I Created My Story About Disability and Difference, Now What?”
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about the experiences of healthcare providers as research participants in qualitative studies employing methods that encourage disclosure of their own disabilities. In this paper, we describe the experiences and implications of creating personal stories of disability and difference for healthcare provider participants in an arts-based study. The study design is a supplementary secondary analysis of a subset of data from a larger study focused on transforming negative concepts of disability and difference entitled, Mobilizing New Meanings of Disability and Difference: Using Arts-Based Approaches to Advance Healthcare Inclusion for Women with Disabilities. This supplementary study explores the experiences and perspectives of 17 healthcare provider participants who completed semi-structured interviews following creation of a multi-media story about their experience of disability or difference. Using creative non-fiction methods, two narrative streams are identified about healthcare provider experiences and the impacts of participating. The first addresses shared positive experiences about the research. The second entails more ambivalent reflections on their involvement as participants. The tension between the two experiences generates considerations to forward a mutually beneficial alliance to disrupt ableist understandings in healthcare and reveals new meanings of disability that are agential and integral to the stories and storytellers themselves.
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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 | 0,017 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,019 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».