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Enregistrement W2980954613 · doi:10.1177/1468794119880746

Situating the life story narratives of aging immigrants within a structural context: the intersectional life course perspective as research praxis

2019· article· en· W2980954613 sur OpenAlexafffundabout
Shari Brotman, Ilyan Ferrer, Sharon Koehn

Notice bibliographique

RevueQualitative Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of CalgaryMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésLife course approachPhotovoiceOperationalizationNarrativePerspective (graphical)Context (archaeology)SociologyNarrative inquiryEveryday lifeImmigrationPraxisGender studiesQualitative researchIntersectionalityPsychologySocial psychologySocial sciencePolitical scienceHistoryEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on racialized older immigrants does not fully acknowledge the interplay between the life course experiences of diverse populations and the structural conditions that shape these experiences. Our research team has developed the intersectional life course perspective to enhance researchers’ capacity to take account of the cumulative effects of structural discrimination as people experience it throughout the life course, the meanings that people attribute to those experiences, and the implications these have on later life. Here we propose an innovative methodological approach that combines life story narrative and photovoice methods in order to operationalize the intersectional life course. We piloted this approach in a study of the everyday stories of aging among diverse immigrant older adults in two distinct Canadian provinces with the goals of enhancing capacity to account for both context and story and engaging with participants and stakeholders from multiple sectors in order to influence change.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0140,019
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,703
Tête enseignante GPT0,740
Écart entre enseignants0,037 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations65
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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