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Enregistrement W4417215745 · doi:10.1177/14767503251400127

Moving at the Speed of Trust: A Strengths-Based Analysis of a Participatory Storytelling Project with and for Criminalized Peoples

2025· article· en· W4417215745 sur OpenAlex
Kelsey Timler, E. Blyth, Katherine McLeod, Kerri Moore, Martha Kahnapace, Patrick Keating, Nicolas Crier, Helen Brown, Elder Roberta Price

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueAction Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensMcMaster UniversitySimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesVancouver Foundation
Mots-clésStorytellingParticipatory action researchCitizen journalismDignityAction (physics)Action researchProcess (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we describe the considerations, processes and resulting insights of a trauma-informed Participatory Action Research (PAR) storytelling workshop which aimed to support healing and dignity through strengths-based writing and storytelling with and for people who have been incarcerated in British Columbia (BC), Canada. Activist scholars walked alongside Facilitators and participating Storytellers as a mechanism to offer supports and welcome feedback for continual improvement. This paper describes processes and shares insights from Facilitators and Storytellers on the processes’ impacts on individual and collective healing and wellbeing, including concrete ways to create time for relational processes, the risks and potential harms of storytelling about personal trauma and experiences of injustices, and the impacts of COVID-19. Implications for PAR scholars, community organizers and storytelling programmers are shared.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,773
Tête enseignante GPT0,703
Écart entre enseignants0,070 · 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