Empowering women wearing plus-size clothing through co-design
Notice bibliographique
Résumé
The retail landscape includes a vast array of clothing choices, yet style options remain extremely limited for Canadian women in the plus-size category (sizes 14W–40W). Our study empowered women who wear size 20+ by bringing them into the conversation about plus-size apparel design and development. Few studies have identified clothing solutions utilized by plus-size women or how clothing impacts their feelings about themselves, and there is no research on the clothing needs of women in the upper plus-size range. We recruited participants through Facebook posts to plus-size communities and clothing swap groups located in a major Canadian city. Our research design had a human-centred focus and included co-design methods. Activities included body mapping, body scanning and co-design activities with sixteen women in a full-day workshop to unpack their ideas about plus-size clothing in a body-positive space to foster confidence, strength and autonomy. Body maps allowed our participants to embrace creativity as a tool to communicate meaning in an empowering way. Body scanning provided a quick way to electronically capture body shape and size through circumferential measurements. Co-design activities included drawing and writing. Proposed clothing designs were drawn on body templates derived from participant’s personal body scans. Participants elaborated on their clothing ideas by completing a needs and features chart to share perceived problems and propose solutions. Emergent themes included participants’ ideas about meaning and empowerment, proposed clothing designs, detailed information regarding clothing fit and selection challenges, as well as their feelings about the co-design process. Consultation with people, using co-design methods is a way to reveal fashion gaps and an opportunity to improve customer satisfaction and increase sales and thus is important to designers and retailers specializing in the plus-size market.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».