The visual vernacular: embracing photographs in research
Notice bibliographique
Résumé
The increasing use of digital images for communication and interaction in everyday life can give a new lease of life to photographs in research. In contexts where smartphones are ubiquitous and many people are "digital natives", asking participants to share and engage with photographs aligns with their everyday activities and norms more than textual or analogue approaches to data collection. Thus, it is time to consider fully the opportunities afforded by digital images and photographs for research purposes. This paper joins a long-standing conversation in the social science literature to move beyond the "linguistic imperialism" of text and embrace visual methodologies. Our aim is to explain the photograph as qualitative data and introduce different ways of using still images/photographs for qualitative research purposes in health professions education (HPE) research: photo-documentation, photo-elicitation and photovoice, as well as use of existing images. We discuss the strengths of photographs in research, particularly in participatory research inquiry. We consider ethical and philosophical challenges associated with photography research, specifically issues of power, informed consent, confidentiality, dignity, ambiguity and censorship. We outline approaches to analysing photographs. We propose some applications and opportunities for photographs in HPE, before concluding that using photographs opens up new vistas of research possibilities.
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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 | 0,024 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,038 |
| Communication savante | 0,014 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».