Reflections on ‘doing’ participatory data analysis with women experiencing long-term homelessness
Notice bibliographique
Résumé
This paper draws on the lessons learned from the [in]visible project, a community-based research partnership that aimed to learn more about the experiences of women, without children in their care, who experience chronic homelessness in Hamilton, Ontario. Through involving 70 women as participants, we used narrative and arts-based research methods to learn about the experiences and housing needs of this population. The purpose of the [in]visible project was to involve women in identifying gaps in housing services and generate recommendations on how permanent housing for women should be developed. This paper demonstrates how the participation of the women in three distinct data analysis activities including arts-based think tanks, participatory theorizing, and the creation of a conference workshop supported the participation of women at all stages of the data analysis process. This paper contributes to limited scholarship on participatory data analysis by presenting pragmatic and low-barrier ways of ensuring the findings and the direction of advocacy efforts reflect the social justice and change priorities of the women involved.
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 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 | 0,114 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,059 |
| Communication savante | 0,017 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».