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Enregistrement W2737680143 · doi:10.1332/174426417x15006249072134

An arts-based knowledge translation (ABKT) planning framework for researchers

2017· article· en· W2737680143 sur OpenAlexaff
Tiina Kukkonen, Amanda Cooper

Notice bibliographique

RevueEvidence & Policy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe artsProcess (computing)Computer scienceKnowledge translationFoundation (evidence)Knowledge managementSociologyMultimediaVisual artsPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arts-based knowledge translation (ABKT) is a process that uses diverse art genres (visual arts, performing arts, creative writing, multimedia including video and photography) to communicate research with the goal of catalysing dialogue, awareness, engagement, and advocacy to provide a foundation for social change on important societal issues. We propose a four-stage ABKT planning framework for researchers: (1) setting goals of ABKT by target audiences; (2) choosing art form, medium, dissemination strategies, and methods for collecting impact data; (3) building partnerships for co-production; and (4) assessing impact. The framework is derived from examples across sectors of the different art forms currently being used in ABKT, and discusses how researchers have attempted to evaluate the impact of their ABKT efforts. Ultimately, our goal is to provide a practical ABKT framework to assist researchers, but more work is needed to explore the four dimensions in practice.

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)0,143
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,086
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · 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 enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil0,757

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1430,086
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0100,009
Études des sciences et des technologies0,0120,025
Communication savante0,0170,017
Science ouverte0,0080,016
Intégrité de la recherche0,0080,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 Opus0,959
Tête enseignante GPT0,809
Écart entre enseignants0,150 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
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

Citations52
Publié2017
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Résumé présentoui

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