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Enregistrement W3197564803 · doi:10.18432/ari29578

Keep Candy in the House

2021· article· en· W3197564803 sur OpenAlexaffvenue
Stephanie Mason

Notice bibliographique

RevueArt/Research International A Transdisciplinary Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensMount Saint Vincent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEulogyThe artsSociologyAutoethnographyAestheticsMeaning (existential)GriefNarrativeVisual artsCreativityPsychologySubjectivityPedagogyArtSocial psychologyEpistemologySocial scienceLiteraturePsychotherapistPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

My mother’s love of Tootsie Rolls was the only fact I could grasp after her sudden passing. I wanted to share this and other memories of her through a eulogy that was whimsical, far-ranging, and entertaining, but I struggled to write one. My struggles reminded me of other writing challenges, such as my recent dissertation proposal, although there I was partly guided by my arts-informed research methodology framework. Gradually, I found some of those methodological elements could illuminate parts of eulogy writing: formal concerns, audience, presence and engagement, subjectivity, and meaning-making all resonate with arts-informed research’s commitment to form, audience, creative enquiry, researcher presence, and holistic quality. These connections show arts-informed research affords lifelong learning opportunities apart from academic practice; in this case, arts-informed research is a resource tool for navigating lived experiences of grief and grief writing. Moreover, arts-informed research encourages affective narratives and socially-constructed meanings to produce new understandings, which I realize here by including eulogy excerpts to produce an artistic representation of “research” about my mother (including her undying love of chocolate).

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil0,728

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0110,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2180,086

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,344 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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