Contemporary digital qualitative research in sport, exercise and health: introduction
Notice bibliographique
Résumé
This paper provides an introduction to the Special Issue on Digital Qualitative Research in Sport, Exercise and Health. The aim is to spur qualitative researchers to new ways of thinking, new ways of doing, and new ways of representing with the ultimate goal of supporting new ways of knowing, through the lens of digital technologies. First, digital qualitative research is defined and articulated as research that engages in qualitative inquiry and meaning making through digital content, digital contexts and/or digital practices. In using this definition, an analysis of the articles published in sport, exercise and health reveal that most research to date has primarily focused on technology as method, the impacts of technologies on participants, technology as an empirical finding, and/or technology as a medium to represent research findings. Accordingly, and with the intent of advancing digital qualitative research in sport, exercise and health, the concept of practice architectures is used as a heuristic device to articulate the cultural, social and material conditions that potentially support or constrain current and potential future research. Embedded in this discussion, is an overview of the papers in this Special Issue. Overall, these papers showcase the most innovative and world-leading digital qualitative research in sport, exercise and health to date, and provide inspiration and direction for moving forward. The papers use established qualitative concepts, theories and methodologies, offer challenges to existing frameworks, and illustrate contemporary understandings of sport, exercise and health through digital mediums.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,068 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».