From the Outside, Looking in: Photovoice as a Transformative Method in Community-Engaged Research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Photovoice is a powerful tool in gerontological research and can bridge the gap between academia and community. Moreover, inviting participants and co-researchers to photograph their lived and embodied realities through photovoice offers researchers meaningful opportunities to learn from participants, while fostering transformative collaborations that challenge the status quo in social research. This paper explores the transformative aspects of photovoice methods in community-engaged research by synthesizing findings from three photovoice studies exploring diverse aging experiences. First, a photovoice study with older people living in temporary supportive housing illuminated the lived realities of housing precarity in later life and spurred arts-based community engagement and advocacy efforts. Second, a photovoice study with family caregivers to persons living in long-term care during COVID-19 lockdowns provided academic team members with glimpses into hidden experiences which would have been otherwise inaccessible. This process also served as a meaningful outlet for caregiver expression and connection during this time. Third, a case study in a suburban neighbourhood during COVID-19 included persons living with dementia as living experts of the embodied realities of dementia while problematizing exclusionary built environments. All three projects illuminate the transformative aspects of photographs in building partnerships and eliciting reflexivity. Findings exemplify the means through which academic and community partners can use photovoice to navigate the insider/outsider status in research and embed elements of advocacy into community-engaged research partnerships. As a critical and transformative method, photovoice can inform policy that is directly influenced by lived experiences to meaningfully address aging and health inequities.
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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 | 0,190 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,007 |
| 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 ».