Navigating Challenges in Using Interpretative Phenomenological Approach with Photovoice: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Interpretative Phenomenological Analysis (IPA) and photovoice are two qualitative research methods commonly employed in social and health research. While both are used independently to understand lived experiences, their integration is increasingly being explored to capture both narrative depth and visual expression. However, integrating these two approaches poses unique methodological challenges. A systematic review was conducted to review the methodological challenges encountered when integrating IPA with photovoice in social and health research. The study utilized a comprehensive search strategy across multiple electronic databases to identify and synthesize findings from relevant peer-reviewed articles. The review adhered to the PRISMA guidelines and focused on studies published from inception to 2024. The review identified 18 studies that addressed the methodological challenges of integrating IPA and photovoice. Combining IPA and photovoice presents several intricate methodological challenges, including participant vulnerability, recruitment and retention difficulties, interpretive complexity, the emotional and psychological impact on researchers, and the need for support systems. Strategies used to address these challenges include diverse recruitment strategies, participant training, flexibility in data collection, triangulation for methodological rigor, emotional and psychological support for researchers, cultural competence and sensitivity, community collaboration, innovative use of technology, and ensuring confidentiality and ethical considerations. This review reveals that integrating IPA with photovoice, while promising for capturing nuanced lived experiences and advancing culturally sensitive, participatory research, is accompanied by significant methodological challenges. Addressing the methodological challenges identified in this study through innovative strategies and robust ethical frameworks is essential to fully harness the potential benefits of this integrated approach in social and health research.
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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 | 0,119 | 0,307 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».