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Enregistrement W2113135899 · doi:10.1111/area.12217

Reaching revelatory places: the role of solicited diaries in extending research on emotional geographies into the unfamiliar

2015· article· en· W2113135899 sur OpenAlexaff
Crystal Victoria Filep, Michelle Thompson‐Fawcett, Sean J. Fitzsimons, Sarah Turner

Notice bibliographique

RevueArea · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesUniversity of Otago
Mots-clésEmbodied cognitionNarrativeSpace (punctuation)Field (mathematics)PsychologySociologySocial psychologyAestheticsEpistemologyComputer scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solicited diaries can be used to delve into otherwise unreachable interpretations of social and physical experiences. Diaries help researchers to understand the embodied and the emotional in human geography. In this paper we develop on the work of multiple disciplines, enhancing the rationale as to why and how to employ diaries, and highlighting the benefits and drawbacks associated with this methodological tool. Notably, we extend the literature related to solicited diaries into the unfamiliar through examples from our research with scientists working in A ntarctica who maintained diaries for us. We illustrate the potential for such diaries to elicit meaningful narratives that complement and extend data collected through interviews. Diaries provide timely, in situ space for emotional reactions to and contemplations of the immediate environment, as well as on every day and out of the ordinary events, while interviews provide interviewees with time and distance from the field to offer reflections based on lasting impressions. In particular, when combined, solicited diaries and interviews can substantially enrich investigations of those innately human, yet often elusive, places of the mind – revelatory places – in‐between people and the environments that move them.

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)0,077
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,142
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0770,142
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0100,020
Communication savante0,0120,018
Science ouverte0,0030,018
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations18
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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