“Poem is What?” Poetic Inquiry in Qualitative Social Science Research
Notice bibliographique
Résumé
This paper articulates the findings of a two-year Canadian federally-funded postdoctoral study — Poetic inquiry in qualitative research: A critical survey — on the use of poetry in social science qualitative research practices. Based on a 1000+ page annotated bibliography gathered into a critical anthology as the data for this project, the discoveries emerged that are expressed below. The bibliography consists solely of poems included in over 230 studies found for this multidisciplinary project, supported by abstracts and brief contextual notes. Selection criteria for included studies were peer-reviewed journal contributions only, bracketing out anything that had appeared in book form, in ‘Poet's Corners’, and also excluding poems appearing in theses or dissertations. Some of these excluded poems are cited in a separate Appendix. These criteria were made simply to limit the scope of the study to a manageable scale. Most of this poetically-informed scholarship has appeared in the past decade, although some entries date as far back as the 1970's and 80's. Conclusions are that poetic inquiry most often addresses topics with clear affective dimensions, and can be distinguished between participant-based and self-study foci, with occasional examples of theoretical studies. Participant-based studies generally draw on the literary tradition of found poetry to represent participant data. Self-studies may address more philosophical, phenomenological and/or poststucturalist opportunities that present themselves through the use of poetry in social science contexts.
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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 | 0,199 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,053 |
| Communication savante | 0,016 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».