The case for and Against Doing Virtual Photovoice
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,104 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,069 |
| Communication savante | 0,027 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».