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Enregistrement W2891993526 · doi:10.18432/ari29356

Is There a Definition? Ruminating on Poetic Inquiry, Strawberries and the Continued Growth of the Field

2018· article· en· W2891993526 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.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueArt/Research International A Transdisciplinary Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArtistic and Creative Research
Établissements canadiensKwantlen Polytechnic UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConversationPoetryField (mathematics)Qualitative researchSociologyProcess (computing)Focus (optics)RuminatingPedagogyEpistemologyPsychologyMathematics educationLiteratureSocial scienceComputer scienceArtPhilosophyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last ten years, Poetic Inquiry (PI) has proven itself as an emergent arts-based research methodology. It has gained greater acceptance in the larger community of qualitative research due in large part to the hundreds of published studies that employ the writing or analysis of poetry as a major focus of the research process (Finley, 2003; Prendergast, Leggo & Sameshima, 2009; Prendergast & Galvin, 2012). However, despite this greater acceptance and increase in studies found in the literature, there has not been a critical contemporary exploration of the history, theory and method of PI that could lend itself to defining what the method is, for those unfamiliar with it. This article provides a summary of PI as it exists in the literature today. This includes surveying the rhizomatic history of the method, exploring debates around who should or should not use the method and conversation around the current uses of PI in qualitative research.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,473
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,270 · 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