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Enregistrement W4212980631 · doi:10.1111/area.12787

Camp methodologies: The “how” of studying camps

2022· article· en· W4212980631 sur OpenAlexaff
Yolanda Weima, Hanno Brankamp

Notice bibliographique

RevueArea · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQualitative Research Methods and Ethics
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipConstruct (python library)Variety (cybernetics)SociologyField (mathematics)Set (abstract data type)Special sectionSection (typography)EpistemologyEngineering ethicsComputer sciencePolitical scienceLawEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This special section contributes to the growing interdisciplinary field of camp studies by examining the ways in which scholars methodologically approach and study camps and camp‐like spaces. The characteristics of camps, which render them of interest to scholarship in the first place, simultaneously generate methodological, ethical, and practical questions for research. Yet comparatively few studies have explicitly addressed the methods and methodologies in camp research. How do camp contexts shape our underlying research philosophies and how do particular ways of doing research impact our conceptualisations of camps? The contributors to this special section provide a variety of answers to these questions, drawing on empirical research in/on current and historical camp settings. Overall, we gesture towards “camp methodologies” not as a set of prescribed tools, techniques, or epistemologies to be followed when studying camps but as a shorthand for approaches that consider first, how camp geographies delimit research activities and second, how methodological choices in turn (re)construct the camp conceptually in different ways. Ultimately, this collection aims to encourage critical debates and reflections to shed more light on the methodological effects, positionalities, responsibilities, complicities, and continuing necessities of studying camps.

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)0,166
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,198
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,879

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1660,198
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0110,066
Communication savante0,0170,028
Science ouverte0,0040,012
Intégrité de la recherche0,0040,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,675
Tête enseignante GPT0,580
Écart entre enseignants0,095 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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