Learning on the Go: Experiences Researching Urban Stewardship Practices Through Walking Interview
Notice bibliographique
Résumé
The following paper offers an in-depth, experiential analysis of the walking interview, applied within a participatory action research context. I share both reflection and critique, analyzing my experience conducting two walking interviews with stewards of urban green spaces in Vancouver, Canada and Medellín, Colombia that explored practices of care in urban nature as well as relationships to local urban ecologies. Discussion is oriented towards two essential methodological questions: (1) how does the use of walking interview advance research towards deeper understandings of stewardship practices and the relationships between stewards and urban nature; and (2) what is the lived and affective experience of conducting a walking interview as a researcher? I adopt a reflective and narrative style to emphasize the role of embodiment in community-engaged work and make explicit the discomfort and uncertainty inherent to qualitative and relationship-centered approaches to inquiry. My intention is to share lessons learned with scholars interested in pursuing similar research approaches. First, I introduce my work, myself, and my relationship and orientation to place-based qualitative inquiry. Next, I share accounts from two walking interviews held with urban green space stewards in Vancouver, CA and Medellín, CO. My experiences with walking interview illuminate its capacity to invite in-depth, sensory connection to place on the part of both the researcher and interviewee. I demystify the dynamics present between researcher and interviewee in the context of action research – commenting on how I navigated fluctuations from outsider to insider researcher (and back) and how negotiation of research relationships influenced my interview practice. I end with reflection on several limitations of the walking interview method, focusing on the challenge of navigating personal attachment and mutual obligation within the container of walking interview.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,138 | 0,189 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes 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 ».