Research Practices to Foster Accessibility for, and the Inclusivity of, Older Adults With Vision Loss: Examples From a Critical Participatory Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: It is important that the embodied experience of visual impairment is understood in research, and critical participatory action research (CPAR) is one such research methodology that encourages the direct participation of individuals with disabilities in the design, development, and dissemination of research. Methods: This reflexive paper unpacked how our research collective carried out accessible and inclusive CPAR with older adults with vision loss. Using meeting notes, group discussions, and reflection as the primary data collection methods, the research collective set out to answer the following question(s): (1) How has the research collective worked to enact an inclusive and accessible CPAR study that supports the full participation of older adults with vision loss? And (2) What has the research collective learned through reflecting on the process regarding challenges and strategies for working towards an inclusive and accessible CPAR? Results: Methodological decisions made by the research collective to ensure an accessible and inclusive CPAR with older adults with vision loss were broken down into four key stages in the CPAR process including: (1) study planning stage; (2) data collection stage; (3) data analysis stage; and (4) knowledge mobilization (KMb) stage. Discussion: Our discussion highlights what has been learned, with respect to building inclusive research practices. Such key learnings are centered around the idea that there is no one-size-fits-all approach to building inclusive research practices, but rather a dedication to offering choice, autonomy, and control, in combination with flexibility, are paramount to building inclusive CPAR. Lastly, this paper unpacked those long-standing traditions, such as obstructive ethics processes and funding restrictions, that need to be addressed to support inclusive CPAR moving forward.
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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 | 0,042 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».