The case for and Against Doing Virtual Photovoice
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
Photovoice offers creative participatory action methods for conveying community strengths and challenges with the goal of addressing health inequities. Accelerated by COVID-19 restrictions, photovoice has increasingly become virtual, and this shift has given rise to new considerations including navigating online recruitment and data collection, e-participatory action trends and working with multi-site large qualitative data sets. Within these contexts, the current article discusses the case for and against virtual photovoice, drawing from a large study comprising 110 men’s experiences of, and perspectives about, equitable and sustainable intimate partner relationships. The findings are shared across three themes. The first theme, e-Efficiencies and concessions contrasts increased recruitment reach and data collection cost-savings with vulnerabilities to phishing and challenges for working with participants’ wide-ranging internet literacies and practices. Theme two, Participatory action changed, chronicles the participants’ varied relationships to photography including sourcing third-party and archived photographs. Revealed also were privacy concerns whereby some participants opted for audio only interviews and/or restricted the use of their photographs. The third theme, Reckoning breadth and depth in a large dataset, discusses emergent study design considerations including analytics for interpreting and contextually representing large multi-site projects that are made possible through virtual photovoice. While technological advances and COVID-19 have forged photovoice virtually, the case for and against this trend reveals complex considerations that will likely manifest a continuum of approaches ranging virtual, hybrid and in-person models. In summary, we suggest that integral to weighing the case for and against virtual photovoice researchers will need to thoughtfully adapt to changing technologies, as well as potential post COVID-19 tilts for returning to in-person.
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.
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 | 0,077 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle