Notice bibliographique
Résumé
While analyzing the transcripts of interviews with cancer survivors and writing up her findings, the first author found herself suffering from a writer's block of sorts. She was stuck, unable to move forward, encircled by a cloud of voices. Some voices came from the empirical data of the study, others emerged out of her private personal experiences, and one materialized from somewhere altogether more mysterious, urging her to bring the two together. This performance text aims to evoke that struggle to grapple with the many ‘ghosts’ that haunt our research (Doucet, 2008), while also working through the challenge of telling a ‘true’ cancer story (Park-Fuller, 2008). Interviews with 26 members of Gilda's Club of Greater Toronto (a meeting place for people affected by cancer) served as the data that was analyzed utilizing narrative analysis. Excerpts from the interviews were woven together to create the lines spoken by the character of the father. Three additional speaking parts were created—the daughter, the ghost, and the narrator—to help explore themes of isolation, navigation, and reflexivity. Thus, this is a story about feeling lost as a person living with cancer. But it is also a story about feeling lost as a researcher. Ultimately, it is the story of individuals struggling to make the pieces of their lives fit together, struggling to make their way forward, without always knowing how to do either.
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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 | 0,005 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,002 |
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 ».