Digital storytelling to promote disability-inclusive research in Africa
Notice bibliographique
Résumé
Background: Digital stories have been shown to be effective in sharing information. The Partnerships for Inclusive Research and Learning (PIRL) was a 4-year international participatory research project focussed on the digital divide in inclusive research. Objectives: Members of PIRL share their experience of using digital storytelling to get key messages from the project to a wide range of people. Method: Members of PIRL were invited to develop digital stories and create project-specific guidelines for digital story development. Seven people participated in workshops given by experts, read literature, watched digital stories and discussed how to create digital stories. Results: The group created six digital stories, each one addressing a different aspect related to disability-inclusive research, with many having a focus on Africa and the creation of credible African evidence. The importance of assisting community members to think about and support research and evidence creation was one of the goals of the project. The videos provide an avenue to share insights about disability-inclusive development research. Group members stated that being part of the process significantly improved their understanding of translating evidence into formats that are more understandable. Conclusion: Creating digital stories requires commitment, a significant amount of time, access to digital tools, and financial resources. Working collaboratively on this project was not only meaningful but also encouraged positive working relationships and fostered critical thinking. Contribution: This article contributes to a better understanding of ways in which digital storytelling can be used in knowledge-sharing strategies to promote disability inclusion.
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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 | 0,012 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».