Photovoice as a Visual Research Method: Adaptations from Projects in Peru and Ecuador
Notice bibliographique
Résumé
Photovoice is a visual research method which involves participants taking their own photos of a specific topic to represent their views. Projects using photovoice often follow a standard format, yet this does not always provide a good match with specific research situations. Based on experiences from two projects, studies of tourism in Peru and of media use by indigenous organizations in Ecuador, we outline specific modifications to the standard photovoice format that allowed us to better accommodate local cultural context and research needs. These adaptations include a reconsideration of group-focussed versus individual format, research design that fosters different ways of building rapport between participants and with the researcher, and critical reflections on the issue of empowerment. The final discussion considers a few of the complex representational issues associated with photovoice. First, the way that photovoice must be evaluated in light of the increasing prevalence of photography in daily life, with sharing through social media and cameras available on smart phones. The level of experience participants have with photography has an impact on the ways that photos are taken and shared. Photography is a practice deeply entwined with individuals’ understandings of aesthetics and sensory memories. When used with greater flexibility, the photovoice method can be better aligned with local realities and provide a creative and beneficial addition to the research tool kit.
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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 | 0,048 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».