Quilted cellphilm method: A participatory visual health research method for working with marginalised and stigmatised communities
Notice bibliographique
Résumé
The use of participatory visual methods and integration of cellphone technology is expanding in global public health research. Cellphilm method capitalises on these trends by inviting participants to use mobile devices to create short videos about health topics. This paper presents the quilted cellphilm method, which supports the participation of stigmatised populations to engage in research. We present the method with reference to the Celling Sex project, which worked with young women who have transactional sex experience. Four key steps in our unique model are discussed: (a) individual cellphilm-making; (b) participatory analysis; (c) creating a composite video; (d) publicly screening the work. We consider how working individually with participants in the cellphilm-making process built trust. We unpack how offering participants opportunities to engage in either group or one-on-one activities promoted participation in collaborative analysis. We outline how creating a composite video of the cellphilms and organising screenings facilitated knowledge translation and exchange. Overall, the quilted cellphilm method created a supportive community for vulnerable participants to generate products that challenged social stigma. Increased reliance on mobile media, especially during the COVID-19 pandemic, makes the quilted cellphilm method an opportune, exciting and accessible approach for participatory public health research.
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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 | 0,027 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,004 |
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 ».