MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3141101723 · doi:10.1080/1472586x.2021.1899849

‘Through my eyes’: feminist self-portraits of Osteogenesis Imperfecta as arts-based knowledge translation

2021· article· en· W3141101723 sur OpenAlexaff
Diane Macdonald, Evianne L. van Gijn-Grosvenor, Melinda Sue Montgomery, Angela Dew, Katherine Boydell

Notice bibliographique

RevueVisual Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Rights and Representation
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoicePortraitThe artsSociologyIdentity (music)Disability studiesIntersectionalityInclusion (mineral)Gender studiesPsychologyAestheticsVisual artsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we present an exploration of arts-based knowledge translation through photography highlighting the lived experience of Osteogenesis Imperfecta (OI), a genetic disorder. It forms part of our larger photovoice research project that involved six female photographers with physical impairment. This group of women shared their personal experiences through photographic stories to challenge pervasive, limiting negative attitudes and assumptions that surround disability. In this paper, we focus on the data, analysis and discussion to one type of impairment, OI, and two photographers’ work to present their:embodied expertise and knowledge of living with OI;self-portraits as contemporary disability identity, contributing to intersectionality in feminist and disability arenas;authentic voice as co-authors of this paper using Drew and Guillemin’s interpretive engagement framework;original arts-based research insights currently absent in the meagre qualitative research on OI. By presenting, analysing and interpreting self-portraits of OI as valuable arts-based knowledge, we hope to provide readers with a better understanding of disability and femininity as a pathway to greater inclusion.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0100,039
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,158
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,329 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVisual StudiesMême sujetDisability Rights and RepresentationTravaux en français237 207