Collective Digital Storytelling in Community-based co-design projects. An Emergent Approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Digital storytelling (DST) can play a critical role in co-design initiatives involving local communities, as a method for bridging exploratory phases and co-design processes. The paper draws on three case studies of collective DST in underserved locations. While DST enabled groups to present themselves and their communities, its evolution showed that activities crystallized into creative concepts and community-driven projects that generated new ideas, new collaboration pathways and new networking capabilities. The structured analysis of these case studies can be used by researchers looking to spur grassroots initiative and encourage local participation and engagement in community-based design.La narration numérique peut jouer un rôle essentiel dans les initiatives de co-design avec des communautés locales, en tant que méthode pour passer de la phase exploratoire de la recherche au processus de co-design. L’article se fonde sur trois études de cas de narration numériques collectives dans des communautés défavorisées. La narration numérique a donnée aux groups la possibilité de se présenter tandis que son processus génératif a cristallisé dans des concepts créatifs et des projets communautaires porteurs de nouvelles idées, voies de collaboration et capacités de réseautage. L'analyse structurée de ces études peut être utilisée par les chercheurs intéressés à stimuler l'initiative locale et à encourager la participation et l'engagement communautaires.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle