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Enregistrement W4401792744 · doi:10.15402/esj.v10i2.70858

Intersectionality in Housing Research: Early Reflections from a Community-based Participatory Research Partnership

2024· article· en· W4401792744 sur OpenAlexaffvenue
Katie MacDonald, Sara Dorow, Reisa Klein, Olesya Kochkina

Notice bibliographique

RevueEngaged Scholar Journal Community-Engaged Research Teaching and Learning · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntersectionalityGeneral partnershipParticipatory action researchCommunity-based participatory researchSociologyCitizen journalismGender studiesPolitical sciencePublic relationsAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We discuss early reflections of a housing security research project focused on implementing intersectional praxis across the life cycle of community-based participatory research. Drawing on our team’s initial Co-learning Workshop, including community and academic partners, we share initial learnings of our collective engagement with the connections between intersectionality and housing security. Specifically, we reflect on three key challenges, or “hopeful hesitations,” that have emerged as we begin our collaboration: co-defining intersectionality (including both theory and implementation); integrating intersectionality into the multi-scaled complexities of housing security; and communicating the relevance of intersectionality to a wider network of actors in housing security policy and programming. We suggest that an intersectional lens is crucial to housing security work because of the ways it attends to the everyday lived experiences of housing insecurity, the interlocking forms of oppression that create differentiated experiences, and the specific contexts in which structural housing inequities take root.

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)0,979
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,863
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,9790,863
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,6160,005
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,853
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 Opus0,932
Tête enseignante GPT0,702
Écart entre enseignants0,230 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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