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Enregistrement W2522880744 · doi:10.1080/14626268.2016.1210646

Exploring digital fiction as a tool for teenage body image bibliotherapy

2016· article· en· W2522880744 sur OpenAlexaff
Astrid Ensslin, R. Lyle Skains, Sarah Riley, Joan Haran, Alison Mackiewicz, Emma Halliwell

Notice bibliographique

RevueDigital Creativity · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health via Writing
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBibliotherapyReading (process)PsychologyVisual artsMultimediaComputer scienceArtPsychotherapistPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reflects on the findings of the interdisciplinary ‘TransForm’ project, which ran between 2012 and 2014 and aimed to explore how reading and writing digital fictions (DFs) might support young women in developing frameworks for more positive thinking regarding their body image. The project comprised the following stages: (1) a review and compilation of DFs thematising and/or problematising female corporeality; (2) a series of cooperative inquiries with 3 groups of young women (aged 16–19 years) over a period of 5 weeks, examining participants’ responses to a selection of the previously compiled DFs, as well as the challenges these young women face in relation to body image and (3) an interventionist summer school in which participants aged 16–19 explored body image issues via writing DFs. This article reports on the main observations and findings of each stage, and draws conclusions for future research needs in this area.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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