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Enregistrement W4379471700 · doi:10.1177/16094069231172076

A Systematic Methods Review of Photovoice Research with Indigenous Young People

2023· article· en· W4379471700 sur OpenAlexaboutno aff
Kate Anderson, Elaina Elder‐Robinson, Kirsten Howard, Gail Garvey

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Qualitative Methods · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research Council
Mots-clésPhotovoiceIndigenousParticipatory action researchAotearoaCommunity-based participatory researchFocus groupQualitative researchMedicineMedical educationSociologyGender studiesSocial scienceAnthropologyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photovoice is an emerging qualitative research method used to engage community members in research that highlights their lived experiences and initiate change. Photovoice offers potential benefits to research conducted by and with Indigenous communities through privileging Indigenous knowledge and perspectives. There is a lack of synthesized evidence about the usage, benefits, and challenges of conducting Photovoice research by and with Indigenous communities, which this systematic methods review aims to address. We specifically focus on Indigenous young people in Canada, Australia, Aotearoa New Zealand, and the United States. Five databases were searched systematically for articles including keywords for ‘Indigenous’ and ‘Photovoice’. Empirical studies and methods papers reporting the use of Photovoice with majority cohorts of young Indigenous participants were included. Relevant data were extracted and Photovoice methods analysed using an integrative approach. Database searches yielded 1402 articles, with 109 reviewed in full and 41 included in the review. These articles represented 37 unique studies, with most from Canada ( n = 17), and the United States ( n = 14). Our analysis revealed great variability in how Photovoice has been applied across studies with Indigenous young people. However, some notable commonalities include recruitment of participants via community networks, and participant involvement in data collection and analysis. The potential benefits associated with using Photovoice with Indigenous young people included: fostering participant autonomy and authority; photography being familiar and fun; the visual medium being culturally appropriate for Indigenous peoples; and the method being effective for engaging the whole community. Challenges associated with Photovoice included: engagement difficulties between researchers and participants; issues with photography; and ethical complexities. These findings suggest that Photovoice is an appropriate and largely effective method to engage young Indigenous people in research. However, there are logistical and ethical issues associated with the method that require careful consideration.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,109
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,109
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,007
Bibliométrie0,0320,028
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0040,002
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 Opus0,955
Tête enseignante GPT0,838
Écart entre enseignants0,117 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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