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Enregistrement W4285141322 · doi:10.7202/1088798ar

Promesses et défis de mise en oeuvre de la méthode photovoix auprès de jeunes vulnérables

2022· article· fr· W4285141322 sur OpenAlexaffvenue
Anne‐Marie Tougas, Julie Christine Cotton, Rémi Paré-Beauchemin

Notice bibliographique

RevueRecherches qualitatives · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article fait état des constats dégagés à la suite de démarches d’entrée sur les terrains d’enquête menées par deux équipes de recherche avec la méthode photovoix. D’après le portrait que ses précurseurs en ont brossé, cette méthode rejoint le courant de la recherche-action participative. Elle représente ainsi un choix judicieux pour comprendre les besoins des jeunes vulnérables et stimuler leur pouvoir d’agir. Notre expérience entourant la mise en oeuvre de cette méthode auprès de cette population a révélé divers défis, enjeux et questionnements qui nous ont incité les deux premières auteures à revisiter les écrits sur le sujet. Les résultats de notre recension révèlent la présence d’une pratique qui consiste à adapter grandement la méthode photovoix lorsqu’elle est utilisée auprès de jeunes vulnérables. Or ces adaptations posent le risque de limiter la portée émancipatrice de la méthode. Elles interrogent ainsi la capacité des personnes chercheuses et des institutions à l’exploiter pleinement.

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)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0140,030
Communication savante0,0160,010
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,781
Tête enseignante GPT0,676
Écart entre enseignants0,105 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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