“It’s a mixture of emotions”: Nail technicians’ visual storytelling of work and health
Notice bibliographique
Résumé
Nail technicians are artists and storytellers. Adapting the arts-based health research (ABHR) methodology of body-map storytelling (Gastaldo et al., 2018) and in partnership with the Parkdale Queen West Community Health Centre, 19 Toronto-based nail technicians of varying levels of expertise visualized their reflections on their work and health on life-sized body-maps. Rather than a harm-centered narrative common to some occupational health work, their embodied and experiential knowledges center joys, strengths, pains, stressors, supports, and hopes. Participants’ narratives highlight multiple layers of emotion—in the framing of their work experiences, in their labor as beauty service workers, and in their body-map creation processes. In addition, body-maps have the potential to evoke empathy in audiences and observers. Nail technicians’ stories extend narratives of health and wellbeing beyond the worksite, as their work conditions and experiences are consequential to other aspects of their lives, such as their social health. As a counter-hegemonic, justice-oriented, and community-generated approach, body-map storytelling and related ABHR approaches can upend knowledge hierarchies, centering the perspectives—and, particularly, emotional knowledges—of nail technicians from racialized, newcomer, and immigrant communities.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,014 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».