MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2749260609 · doi:10.1386/jaah.8.2.155_1

Re-conceptualizing ‘impact’ in art-based health research

2017· article· en· W2749260609 sur OpenAlexaff
Janet Parsons, Brenda Gladstone, Julia Gray, Pia Kontos

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Arts and Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensUniversity Health NetworkHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationContext (archaeology)PositivismSociologyEpistemologyGeographyComputer scienceArtificial intelligenceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article explores the notion of ‘impact’ in art-based health research (ABHR), and how we might re-conceptualize it through the kind of work ABHR ‘does’ in generating and disseminating knowledge. We explore ‘impact’ from a critical qualitative perspective, leveraging findings from a study based on interviews with ABHR researchers/artists/trainees. We focus on their reflections related to ‘impact’, and informed by our own experiences of producing/evaluating ABHR in diverse genres. We argue for a conceptualization of impact that moves beyond an exclusive positivist and biomedical concern with whether certain ABHR ‘interventions’ (defined here as processes/products of an ABHR study) work in generalizable ways, to one that focuses on context as well as processes of development, implementation and engagement. How will we know if a particular ABHR project ‘worked’? What kinds of ‘work’ do the products of ABHR do? How might we, or should we, tease out ‘process’ from ‘product’? In exploring these questions, we problematize what is meant by ‘impact’ and what we can expect from the knowledge generated and its translation via varied artistic genres.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,704
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,326
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations24
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Applied Arts and HealthMême sujetEmpathy and Medical EducationTravaux en français237 207