Arts-Informed Research Dissemination in the Health Sciences
Notice bibliographique
Résumé
Arts-informed dissemination of health care research is an emerging field of scholarship. Our team chose to use the arts as a means to disseminate findings from a study about patients’ experiences of open-heart surgery and recovery. We transformed patients’ stories, gathered through interviews and journal writings, into poetry and photographic imagery and displayed this within a 1,739 ft 2 art installation titled “The 7,024th Patient.” Our intention was to use the arts as dissemination method that could convey the sentiments and perspectives of patients. To evaluate this novel method of dissemination in the health sciences, we conducted a study to analyze its effect on viewers. We used a narrative methodology with a multimodal theoretical lens. Thirty-four individuals participated in either an individual interview or a focus group. In addition, more than 200 anonymous, written comments were generated at research stations placed throughout the installation. In this article, we present the findings. Participants found this art installation of poetry and imagery to be a valid, meaningful, and authentic representation of patients’ experiences. They also described being immersed into patients’ journeys and evoking self-reflection. Based on this research, arts-informed dissemination is a powerful medium to report findings. Our work provides empirical evidence that expands the different ways to distribute research in the health and social sciences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,170 | 0,179 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,023 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,030 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».