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Enregistrement W2789394395 · doi:10.1186/s13643-018-0704-y

Digital storytelling as a method in health research: a systematic review protocol

2018· review· en· W2789394395 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2018
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDigital Storytelling and Education
Établissements canadiensUniversity of AlbertaRed River CollegeUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStorytellingDigital storytellingThematic analysisData extractionGrey literatureNarrativeHealth careQualitative researchProcess (computing)MedicineParticipant observationQualitative propertyComputer scienceMultimediaMEDLINESociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Digital storytelling is an arts-based research method with potential to elucidate complex narratives in a compelling manner, increase participant engagement, and enhance the meaning of research findings. This method involves the creation of a 3- to 5-min video that integrates multimedia materials including photos, participant voices, drawings, and music. Given the significant potential of digital storytelling to meaningfully capture and share participants' lived experiences, a systematic review of its use in healthcare research is crucial to develop an in-depth understanding of how researchers have used this method, with an aim to refine and further inform future iterations of its use. METHODS: We aim to identify and synthesize evidence on the use, impact, and ethical considerations of using digital storytelling in health research. The review questions are as follows: (1) What is known about the purpose, definition, use (processes), and contexts of digital storytelling as part of the research process in health research? (2) What impact does digital storytelling have upon the research process, knowledge development, and healthcare practice? (3) What are the key ethical considerations when using digital storytelling within qualitative, quantitative, and mixed method research studies? Key databases and the grey literature will be searched from 1990 to the present for qualitative, quantitative, and mixed methods studies that utilized digital storytelling as part of the research process. Two independent reviewers will screen and critically appraise relevant articles with established quality appraisal tools. We will extract narrative data from all studies with a standardized data extraction form and conduct a thematic analysis of the data. To facilitate innovative dissemination through social media, we will develop a visual infographic and three digital stories to illustrate the review findings, as well as methodological and ethical implications. DISCUSSION: In collaboration with national and international experts in digital storytelling, we will synthesize key evidence about digital storytelling that is critical to the development of methodological and ethical expertise about arts-based research methods. We will also develop recommendations for incorporating digital storytelling in a meaningful and ethical manner into the research process. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO registry number CRD42017068002 .

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 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)0,119
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1190,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,002
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,040

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 Opus0,571
Tête enseignante GPT0,635
Écart entre enseignants0,064 · 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