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Enregistrement W2551671722 · doi:10.1080/08893675.2016.1256466

The raw and the poignant: using community poetry in research

2016· article· en· W2551671722 sur OpenAlexaffabout
Sandra Sjollema, Neil Bilotta

Notice bibliographique

RevueJournal of Poetry Therapy · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensMcGill UniversityConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoetryRaw dataThe artsSociologyContext (archaeology)Qualitative researchLiteratureCreative writingSocial scienceHistoryVisual artsArtComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While a growing number of qualitative researchers use poetry as a means of data in their studies, few have used community poetry as data source, that is, poems written by marginalized populations in community and published in community sources. To address this lack, this article considers the use of community poetry for data collection and analysis. It describes a study that featured poems written by marginalized community members in Montreal that revealed lives of adversity, coping and change. This article locates the study in the context of community arts and poetry in Montreal and of participant voice in the field of poetic inquiry. It discusses the implications of using community poetry in regard to the differences and similarities between the art of poetry and social science research.

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)0,065
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,091
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0650,091
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0120,045
Communication savante0,0140,014
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,891
Tête enseignante GPT0,729
Écart entre enseignants0,163 · 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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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