MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2584801207 · doi:10.1177/0017896916689108

Critical race theory–social constructivist bricolage: A health-promoting schools research methodology

2017· article· en· W2584801207 sur OpenAlexafffund
Lawrence Nyika, Anne Murray-Orr

Notice bibliographique

RevueHealth Education Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesNova Scotia Health Research Foundation
Mots-clésBricolageSocial constructivismRace (biology)SociologyCritical theoryEpistemologyConstructivism (international relations)Action researchPsychologySocial sciencePedagogyPolitical sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the current literature recognises the capacity of diverse methodologies to provide informative understandings of health-promoting schools (HPS), there is a paucity of examples to show how different research strategies can be used. We address this knowledge gap by examining the significance of a critical race theory–social constructivist bricolage or hybrid methodology for advancing understanding of the HPS frameworks. A critical race theory–social constructivist bricolage can provide a credible stance from which to study HPS, particularly in relation to people of colour. However, because the framework only weakly addresses the more practical aspects of the research process, we conclude by considering the role of action research as a complementary research approach.

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)0,146
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,088
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,774

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1460,088
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0110,008
Études des sciences et des technologies0,0100,039
Communication savante0,0130,011
Science ouverte0,0050,015
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,575
Tête enseignante GPT0,694
Écart entre enseignants0,119 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealth Education JournalMême sujetCommunity Health and DevelopmentTravaux en français237 207