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Enregistrement W1774185590 · doi:10.7870/cjcmh-2015-005

Using Art to Tell Stories and Build Safe Spaces: Transforming Academic Research Into Action

2015· article· en· W1774185590 sur OpenAlexaffvenue
Jeff Karabanow, Ted Naylor

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Community Mental Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStorytellingParticipatory action researchAction researchCitizen journalismSociologyThe artsSpectacleSpace (punctuation)Field (mathematics)Action (physics)PostmodernismReflection (computer programming)Engineering ethicsPerforming artsProcess (computing)AestheticsVisual artsPolitical sciencePedagogyEpistemologyComputer scienceEngineeringArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores how art can be used to tell stories and actively build safe spaces, and grew out of reflections from a capacity-building and knowledge translation/mobilization project involving 7 young people living on the streets. The paper considers how research can contribute to an examination of anti-oppressive practice and methodology, and an application of it in the field through an arts-based agenda. Conceptually, the paper takes up the postmodern turn in methodological considerations by exploring how the “spectacle” of a research agenda can come to be undone by a more participatory research process. This paper speaks to the processes involved in creating an arts-based environment and, ultimately, the building of a community space for sharing, for reflection, and for mobilization—storytelling not only as a form of art, but as a critical methodology.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,255

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0200,101
Communication savante0,0290,024
Science ouverte0,0040,024
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,920
Tête enseignante GPT0,742
Écart entre enseignants0,178 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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