Evidence-Based Participatory Research Approaches for Last Mile Adolescent Girls and Young Women: A Reflection on the Study Methods
Notice bibliographique
Résumé
There is increased interest in methods to achieve meaningful inclusion of traditionally marginalized and last mile populations in research. Adolescent girls and young women (AGYW) working in the artisanal small-scale mining (ASM) are an extremely marginalized group who, in addition to being excluded from decision making processes, tend to be excluded from research- even when the research is about them. There is a paucity of literature on the methods that can be used to meaningfully engage AGYW in ASM with limited education and knowledge in research. This paper provides a detailed description and reflection on a participatory, mixed-methods research process (involving a document review, survey, key informant interviews, focus group discussions and the nominal group technique) through which AGYW in ASM communities in Uganda and Ghana were involved to identify priority interventions to support their economic and health resilience. While the process, due to various challenges, took over 10 months to complete, it strengthened the AGYW’s capacity to meaningfully participate in the project and in decision making. Broad stakeholder engagement resulted in identifying relevant interventions whose implementation will improve the health and well-being of this last mile population. This paper highlights the contributions and challenges of using participatory research approaches among AGYW and other traditionally marginalized under researched populations to ensure that their voices are prioritized. Such participatory approaches are useful in ensuring that such last mile populations are not left behind on the path to achieving the 2030 Sustainable Development Goals.
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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 | 0,266 | 0,141 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,026 |
| Communication savante | 0,013 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,015 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».