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Enregistrement W1974029383 · doi:10.1177/1049732315580556

Opportunities and Constraints in Disseminating Qualitative Research in Web 2.0 Virtual Environments

2015· article· en· W1974029383 sur OpenAlexafffund
Charles A. Hays, Judith A. Spiers, Barbara Paterson

Notice bibliographique

RevueQualitative Health Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFocus Groups and Qualitative Methods
Établissements canadiensUniversity of AlbertaThompson Rivers University
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and PreventionCanadian Foundation for Healthcare Improvement
Mots-clésDisseminationSocial mediaQualitative researchInformation DisseminationKnowledge managementInternet privacyWeb 2.0Public relationsDigital mediaWorld Wide WebComputer scienceThe InternetBusinessSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Web 2.0 digital environment is revolutionizing how users communicate and relate to each other, and how information is shared, created, and recreated within user communities. The social media technologies in the Web 2.0 digital ecosystem are fundamentally changing the opportunities and dangers in disseminating qualitative health research. The social changes influenced by digital innovations shift dissemination from passive consumption to user-centered, apomediated cooperative approaches, the features of which are underutilized by many qualitative researchers. We identify opportunities new digital media presents for knowledge dissemination activities including access to wider audiences with few gatekeeper constraints, new perspectives, and symbiotic relationships between researchers and users. We also address some of the challenges in embracing these technologies including lack of control, potential for unethical co-optation of work, and cyberbullying. Finally, we offer solutions to enhance research dissemination in sustainable, ethical, and effective strategies.

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)0,695
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,714
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6950,714
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0170,033
Communication savante0,0240,024
Science ouverte0,0080,027
Intégrité de la recherche0,0080,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,886
Tête enseignante GPT0,728
Écart entre enseignants0,157 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomainePrésentation des résultats
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

Citations12
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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