Drawing Out Their Stories: A Scoping Review of Participatory Visual Research Methods With Newcomer Children
Notice bibliographique
Résumé
Researchers are increasingly using participatory visual methods (PVM) to gain a deeper understanding of newcomer children’s experiences, sense of identity, relationships, needs, strengths, and aspirations. By taking photos, producing digital stories, creating maps, drawing, sculpting, and other visual-based practices, children can help us understand how they navigate their complex worlds. We conducted a scoping review to explore what is known about participatory visual research with newcomer children. We searched nine databases, screened 692 articles, and included 21 articles for synthesis and analysis. Five common and connected areas were identified as important for consideration when envisioning, planning, and conducting this type of research with newcomer children: PVM provides an opportunity for children to communicate complex feelings and disrupt deficit discourse; participation in PVM research is highly dependent on varying cultural, economic, and relational factors; providing a range and choice of data collection activities permits deeper engagement and higher quality data; PVM can enhance meaningful engagement, reduce power asymmetry, and engender confidence and self-awareness; developing and sustaining trusted relationships are integral to the research process. The review reveals the need for more researcher reflexivity with an explicit attention to assumptions, values, and ethical considerations and suggests opportunities for researchers to better ensure newcomer children can share and shape their own stories.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,061 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».