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Enregistrement W2804950539

The Expanding Digital Media Landscape of Qualitative and Decolonizing Research: Examining Collaborative Podcasting as a Research Method

2017· article· en· W2804950539 sur OpenAlex
Lindsay Day, Ashlee Cunsolo, Heather Castleden, Debbie Martin, Catherine Hart, Tim Anaviapik-Soucie, George K. Russell, Clifford Paul, Cate Dewey, Sherilee L. Harper

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

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRadio, Podcasts, and Digital Media
Établissements canadiensDalhousie UniversityQueen's UniversityMemorial University of NewfoundlandUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaField (mathematics)IndigenousCitizen journalismQualitative researchParticipatory action researchProcess (computing)SociologyDigital mediaKnowledge managementEngineering ethicsComputer scienceEngineeringSocial scienceWorld Wide WebEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technology of the twenty-first century has transformed our ability to create, modify, store, and share digital media and, in so doing, has presented new possibilities for how social science research can be conducted and mobilized. This paper introduces the use of collaborative podcasting as a research method of critical inquiry and knowledge mobilization. Using a case study, we describe the methodological process that our transdisciplinary team engaged in to create the Water Dialogues podcast, a collaborative initiative stemming from a larger research project examining approaches to implementing Indigenous and Western knowledge in water research and management. We situate collaborative podcasting within an expanding field of collaborative and participatory media practice in social research, and consider how the method may align with and support research within a decolonizing agenda.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0110,006
Science ouverte0,0040,002
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 Opus0,815
Tête enseignante GPT0,740
Écart entre enseignants0,074 · 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