The Utilization and Adaption of Photovoice With Rural Women Aged 85 and Older
Notice bibliographique
Résumé
Photovoice is a qualitative research method that can have very positive outcomes, including making marginalized populations visible. Yet we found that traditional Photovoice methods were not fully effective and needed to be adapted with women aged 85 and older in rural Prince Edward Island, Canada. Concerns that required adaptation were time constraints for the researcher and participants, taking appropriate photographs, balancing power between researcher and participants, and ensuring that the women’s voices were heard and presented clearly for them and their communities. Our purpose in this article is to enrich conversations on applying and adapting Photovoice as a research method with older, rural women. With Photovoice, the women in our study learned to use digital cameras to take photographs and told stories about how and why they made choices for their photographs and how they depicted how they were supported or limited to fulfill their vision of aging in place. We address the key features of the data collection process that contributed to the effective use of Photovoice with this population, including photography training and ethical instructions, guiding them in a process for identifying their most important photographs, working out methods for engaging them in codifying the photographs, and involving them in knowledge mobilization with policy makers directly. In addition, we present key benefits they reported from participation in the Photovoice process and the value of Photovoice for them in influencing policies on aging.
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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 | 0,013 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».