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Enregistrement W2792432459 · doi:10.1080/14780887.2018.1442694

Making spaces: multimedia storytelling as reflexive, creative praxis

2018· article· en· W2792432459 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

RevueQualitative Research in Psychology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensTrent UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReflexivityStorytellingPraxisCreativitySociologyThe artsSpace (punctuation)AestheticsVisual artsNarrativeEpistemologyPsychologyArtComputer scienceSocial psychologySocial scienceLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we explore our experiences as researchers and participants in multimedia storytelling, an arts-informed method wherein we work with artists and aggrieved communities to speak back to dominant representations through film. In positioning ourselves as storytellers, we do research with rather than “on” or “for” participants, allowing us to connect in practical and affective ways as we co-create films. Drawing from dialogues about our workshop experiences, we outline four themes that make the storytelling space unique: reflexivity; structure and creativity; transitional space and reverberations; and fixing versus being/becoming with. We analyze our self-reflexive films on mind-body difference as “biomythographies,” as films that situate stories of ourselves in technological-temporal-spatial relations and that highlight how we make/experience change through creative research. Multimedia storytelling, we argue, allows us to enact reflexive creative praxis in a way that opens to difference rather than trying to fix it, forging an ethic we find all too rare in the neoliberal university.

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)0,072
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,642
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0720,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,011
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,923
Tête enseignante GPT0,833
Écart entre enseignants0,090 · 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