Using Photovoice as a Method for Capturing the Lived Experiences of Caregivers During COVID-19: A Methodological Insight
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Although the extant literature identifies photovoice as one of the most innovative and creative research methods that encourage reflection and introspection, few studies have described the use of photovoice with family/informal caregivers. This paper discusses the implementation of photovoice as a novel approach in exploring the experiences of informal caregivers ( n = 10) of older adults in long-term care homes during the COVID-19 pandemic. The article describes the four stages of the photovoice process undertaken: (1) preparation; (2) pre-focus group meeting; (3) taking photographs; and (4) reflection and implementation insights, to researchers. The different stages in the research process inspired several key learnings, including the use of co-learning tools, the valuable combination of photographic images and words to provide rich description of participants’ perspectives, and creative ways to engage and support caregivers in sharing their stories. This paper also addresses some practical challenges of using this methodology with informal caregivers and explore issues surrounding research ethics and photographs. Knowledge gained from this case example provides strong support for the use of photovoice as a creative approach to better illuminate and understand the experiences of caregivers and can inform the design of future virtual studies.
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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 | 0,099 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle