Sharing women's sport coaching journeys to the Canada Games through digital storytelling
Notice bibliographique
Résumé
Digital storytelling is a participant-centred method used to illustrate personal narratives and artistic stories by creating a 2–5-minute video using photographs, artwork, voiceover, and/or video clips. This creative method aims to redistribute power between researchers and participants and amplify the voices of historically marginalized individuals, such as women in leadership positions. Within this article, we present digital storytelling as an innovative method for sharing women's stories in sport and leisure. While more women are occupying sports leadership positions, systemic gender inequities remain that impede women from thriving as sport coaches. Situated as part of a larger project that occurred at the Summer 2022 Canada Games, the process of supporting two women in telling their coaching journeys through digital storytelling is shared, including how the stories were conceptualized, designed, refined, and disseminated. Through two individual interviews, one-on-one meetings, and a virtual viewing party, the women's experiences of crafting their digital stories were captured. Insights are shared for utilizing digital storytelling to work with participants in telling their unheard stories, especially when working with individuals who are historically excluded and marginalized. Practical recommendations are provided for using the digital storytelling method alongside interviews within leisure and sport research.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».