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Enregistrement W2963897488 · doi:10.1177/1609406919858530

“A Space Where People Get It”: A Methodological Reflection of Arts-Informed Community-Based Participatory Research With Nonbinary Youth

2019· article· en· W2963897488 sur OpenAlexafffundabout
Ellis Furman, Amandeep K. Singh, Ciann Wilson, Fil D’Alessandro, Zev Miller

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Qualitative Methods · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensUniversity of GuelphMcGill UniversityWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesWilfrid Laurier University
Mots-clésParticipatory action researchThe artsCommunity-based participatory researchIdentity (music)SociologyCitizen journalismSpace (punctuation)Qualitative researchParticipant observationPsychologyPublic relationsSocial scienceVisual artsPolitical scienceComputer scienceAestheticsWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article is a methodological reflection of Bye Bye Binary, a community-based participatory research project (CBPR) that explored nonbinary youths’ experiences of identity development, engagement in activism, discrimination, and mental health in Ontario, Canada. The arts-informed method of body mapping was employed in a workshop format to garner the experiences of 10 nonbinary youth (aged 16–25), in conjunction with additional qualitative methods (i.e., individual interviews and reflective notes). Findings suggest that the body-mapping workshop fostered a safe environment that promoted idea generation, affirmation, self-exploration, and connections through a shared identity, thus creating “a space where people get it.” Methodological challenges that arose throughout the process are discussed, including engagement in art as “awkward,” barriers of limited time and funding, participant recruitment, and collaboration and integration. Lastly, the authors reflect on their learnings engaging in CBPR and provide insights into how researchers can move forward and apply these methods and processes into their own work engaging in arts-informed research or with nonbinary individuals.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,167
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,105
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,881

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1670,105
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0390,050
Communication savante0,0160,008
Science ouverte0,0060,025
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,983
Tête enseignante GPT0,821
Écart entre enseignants0,162 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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