Arts-based Methods in Socially Engaged Research Practice: A Classification Framework
Notice bibliographique
Résumé
Arts-based research has recently gained an increasing popularity within qualitative inquiry. It is applied in various disciplines, including health, psychology, education, and anthropology. Arts-based research uses artistic forms and expressions to explore, understand, represent, and even challenge human experiences. In this paper we aim to create order in the messy field of artistically inspired methods of socially engaged research. We review literature to establish study and distinguished three major categories for classifying arts-based research: research about art, art as research, and art in research. We further identify five main forms of arts-based research: visual art, sound art, literary art, performing art, and new media. Relevant examples of socially engaged research are provided to illustrate how different artistic methods are used within the forms identified. This classification framework provides artists and researchers a general introduction to arts-based research and helps them to better position themselves and their projects in a field in full development.
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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 | 0,063 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,050 |
| Communication savante | 0,019 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».