Participatory Action Research and Knowledge Dissemination in Virtual Photovoice: Methodological Insights
Notice bibliographique
Résumé
Despite the methodological spread of virtual photovoice, alignments to and potential advances for the participatory action research (PAR) and knowledge dissemination (KD) components of in-person photovoice are poorly understood. Detailing the PAR and KD processes, practices, and products drawn from a virtual photovoice study examining men’s experiences of and perspectives about equitable intimate partner relationships, the current article offers three thematic findings. The first theme Processes and pragmatics for selecting representative photographs describes adapting established analytics of preview, review, and cross-photo comparisons to categorize and select images from a large collection of participant-produced photographs ( n = 714). Specifically, detailed are the reconciling of researchers deciding which images and accompanying narratives to include guided by PAR principles. Theme 2, Democratizing and disrupting in-person PAR with virtual focus group polls (VFGPs) , chronicles participant voting through Zoom to collectively decide and subsequently discuss their favorite photographs. While anonymity for the poll was democratizing in terms of participant equality for voting on the photographs, connecting men virtually from diverse locales could differentiate cultural norms. The third theme KD pledges and pitfalls with online photovoice exhibitions details the potential benefits and challenges for reaching diverse end-users. Evident was the importance of marketing and media for driving traffic to the online exhibition, and the centrality of interactivity for fostering engagement to build and adjust photovoice e-health interventions. With virtual photovoice continuing to grow in popularity post COVID-19, this article offers important methodological lessons for adapting and advancing components of in-person PAR and KD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,277 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».