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Enregistrement W4285301554 · doi:10.1177/20543581221100292

The Renal Community Photo Initiative: A Program Report in Ontario, Canada

2022· article· en· W4285301554 sur OpenAlexafffundabout
Ruth Skinner, Cindy House, Andrew A. House, Chris McIntyre, Elaine Hayter, Pamela Ireland, Jared McGregor, Ann Tillmann

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesWestern University
Mots-clésPhotovoiceParticipatory action researchFocus groupAgency (philosophy)MedicineMedical educationQualitative researchParticipant observationCitizen journalismThematic analysisPublic relationsNursingSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose of Program: We initiated the Renal Community Photo Initiative to better understand why some hemodialysis users express significant capacities for resilience and hope, demonstrating outward-looking perspectives and enjoying a rich quality of life. Sources of Information: "Photovoice" is a participatory research methodology that encourages individuals to develop positive self-perceptions with photography. Photovoice empowers participants as informants within their communities. Visual arts researchers surveyed existing Photovoice studies to identify gaps in knowledge to be addressed in this study, including challenges related to fostering participant agency and social action. Images and logs were collected and reviewed during organized, participant-led substudy groups. These meetings provided researchers with core study values and direction as to how the images and additional information should be used to raise awareness about living with chronic kidney disease. Methods: To address the complexity of the human condition, the Renal Community Photo Initiative offered participants an array of diverse and accessible image-making techniques. No narrative directives for image-making were provided. This qualitative, interdisciplinary, participant-centric study invited adult chronic hemodialysis patients in 4 dialysis units in London and Stratford, Ontario, to participate. The research team designed a selection of different, accessible photo technologies for participant use. Eligible participants were invited to select photographic technologies and given the additional option to write accompanying logs. Researchers organized substudy meetings for participant-led focus groups to discuss core study values and personal encounters with images and image-making. Participants directed how their generated images should be shared with the public and researchers. Key Findings: A total of 40 participants have been recruited to date, producing more than 1600 images and an archive of handwritten logs. Three participant-led focus groups have established priorities for image sharing and a core set of values for subsequent study phases. A series of public presentations of participant images took place. The research team will pursue further public presentation opportunities and the development of a suitable research database. Limitations: Organizing and categorizing images for access in an interdisciplinary research database remains a challenge. Current health and safety protocols related to COVID-19 require the study to pause recruitment and substudy meetings and reassess immediate outputs for visuals. Implications: A qualitative study of this scope offers a new model for participant agency and collaboration. It requires the onboarding of interdisciplinary researchers to effectively engage with its significant image and log archive. Participants should remain involved in directing future steps for disseminating their images. Following substudy directives, researchers are developing visuals for health care and public settings, and determining opportunities for participants to share their experience in both clinic- and public-based settings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,643
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,372
Tête enseignante GPT0,548
Écart entre enseignants0,175 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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