Maintaining the Authenticity of Co-Researcher Voice Using FPAR Principles
Notice bibliographique
Résumé
This descriptive paper addresses the issue of co-researcher voice suppression, among others, through disclosing my process of presenting the data of a participatory community-based research project at an academic conference. The project in discussion investigated the perceptions of women, who live in Toronto public housing, about what makes a community. Feminist participatory action research (FPAR) and narrative methods are briefly reviewed in this paper as they are influential to the trajectory of presenting this data. The voices of the women who engaged in the project of focus were heard, without compromise, vis-a-vis the approaches and method we used to conduct our research and to communicate their stories to the conference audience. As a doctoral student researcher, I aimed to present this project at the conference in a way that aligned with social justice principles of FPAR, particularly the notion of “power-with,” as discussed by Ponic, Reid, and Frisby (2010). In disclosing this process, I hope to provide insight, in a clear and accessible fashion, to others who will conduct and present participatory research in similar settings.
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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 | 0,199 | 0,222 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,066 |
| Communication savante | 0,023 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».