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Enregistrement W4223453288 · doi:10.1177/10497323221084924

Dialoguing With Images: An Expressive Arts Method for Health Research

2022· article· en· W4223453288 sur OpenAlexaff
Christina West, Debra Dusome, Joanne Winsor, Andrea Winther Klippenstein, Lillian Rallison

Notice bibliographique

RevueQualitative Health Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensCARE CanadaBrandon UniversityUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe artsGrounded theoryEmbodied cognitionHermeneuticsQualitative researchCitizen journalismProcess (computing)PsychologyInterpretation (philosophy)Generative grammarSociologyEpistemologyVisual artsAestheticsComputer scienceArtSocial scienceArtificial intelligencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the increasing integration of arts-based methods within qualitative research, few expressive arts methods have been studied to understand their process, rationale and impact on the inquiry process. We conducted a grounded theory study on family experiences of paediatric HSCT where we simultaneously adapted and studied a 'dialoguing with images' (DI) expressive arts process as method. Fifteen family members participated in two interviews, drew an image and were guided through the DI method. We articulate the social process shared by researchers, participants and the images as they co-constructed knowledge through the DI method. The four distinct phases of the method include: 1) containing the imaginative space within an outer and inner frame, 2) creating an embodied image: image work is an expressive, generative process, 3) a shared, participatory aesthetic interpretation and 4) crystallizing stories of illness. The findings are grounded in expressive arts theory and philosophy, hermeneutics and analytical art psychotherapy theory.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0050,015
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,976
Tête enseignante GPT0,863
Écart entre enseignants0,113 · 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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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