Ineffable knowledge: Tensions (and solutions) in art-based research representation and dissemination
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article draws upon an art-based health research (ABHR) study that examines the work of health/social science researchers and artists who use a wide variety of art genres to create and disseminate scientific health-based research. The intent of their work is to reduce the knowledge to action gap as well as to enable engagement with the research findings on the part of the target audience. With respect to the use of art genres to disseminate research findings, the representation of the source material often poses a dilemma for both artists and researchers alike, particularly vis-à-vis the extent to which the research is made explicit. We consider here the methodological and epistemological expectations of the ABHR community (both artists and researchers) regarding dissemination of research findings. We detail the tensions experienced in creative teams engaged in ABHR projects when deciding exactly how much information about the research should be provided to the audience and then move on to highlight the strategies identified by our study participants to address these tensions.
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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 | 0,263 | 0,373 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,097 |
| Communication savante | 0,045 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,038 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».