MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4411546968 · doi:10.1186/s12954-025-01263-3

Harm reduction in photovoice knowledge mobilization with 2S/LGBTQ+ youth who use(d) drugs: A community showcase

2025· article· en· W4411546968 sur OpenAlexafffundabout
Trevor Goodyear, Christian Barborini, Reid Gilmore, Apollo Collin-Gray, Mazal Jensen, En He

Notice bibliographique

RevueHarm Reduction Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensBritish Columbia Centre on Substance UseOntario Centre of Excellence for Child and Youth Mental HealthUniversity of British ColumbiaUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute on Drug AbuseUniversity of British ColumbiaCanadian Nurses Foundation
Mots-clésHarm reductionHealth psychologyPhotovoiceHarmCommunity mobilizationSocial policyPsychologyPublic healthMedicinePolitical scienceNursingSocial psychologyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photovoice, a participatory photography approach, is an action-oriented research methodology that is increasingly being taken up in research with equity-owed populations and related to sensitive topics. This includes scholarship and activism with people who use(d) drugs, for which there are important ethical and pragmatic considerations. Among these is the challenge of drawing attention to substance use-related inequities yet not causing harm in (mis)representing communities, above all when sharing participant-produced photography with wider public audiences, including via photovoice exhibits. In this commentary, we draw from our recent photovoice research with 2S/LGBTQ+ youth who use(d) drugs to recount our process of planning and hosting a community photovoice exhibit, with the aim of highlighting implications for harm reduction-oriented and youth-engaged knowledge mobilization. We begin by introducing our Youth Action Committee, comprised of nine transgender, non-binary, and gender non-conforming youth who use(d) drugs, while briefly tracing our group's history of collaboration leading up the 'Queer Eyes, Queer Lives' photovoice exhibit, with Vancouver's 2024 Queer Arts Festival. Next, we discuss our participatory and intentional approach to planning this community event, including the steps we took to increase accessibility and turnout (e.g., venue selection, strategic partnerships) and make the exhibit youth-friendly and engaging (e.g., hiring a DJ, providing food, enlisting Youth Action Committee members as speakers). We then detail our approach to promoting youth choice in selecting generative and non-harmful photographs for the exhibit, such as by using photo-rating and photo-release processes during study data collection and deliberating with the Youth Action Committee to choose exhibit photographs that could most appropriately and respectfully represent research participant's multiple lived realities. We couch this practical discussion within a broader conversation about resisting damage- and deficit-focused narratives in substance use research, highlighting our group's active efforts to shift such narratives by showcasing photography reflecting community resiliencies, strengths, joys, and politicalities. The parts and sum of this commentary provide direction for other activist-scholars seeking to create, share, and mobilize art in substance use research and community intervention, and we end the paper by encouraging others to reinterpret and build on our approach through their own work.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0210,010
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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.

Tête enseignante Opus0,486
Tête enseignante GPT0,580
Écart entre enseignants0,094 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHarm Reduction JournalMême sujetParticipatory Visual Research MethodsTravaux en français237 207