Disruption in the space–time continuum: why digital ethnography matters
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.
Notice bibliographique
Résumé
There is increasing interest in the use of ethnography as a qualitative research approach to explore, in depth, issues of culture in health professions education (HPE). Our specific focus in this article is incorporating the digital into ethnography. Digital technologies are pervasively and increasingly shaping the way we interact, behave, think, and communicate as health professions educators and learners. Understanding the contemporary culture(s) of HPE thus means paying attention to what goes on in digital spaces. In this paper, we critically consider some of the potential issues when the field of ethnography exists outside the space time continuum, including the need to engage with theory in research about technology and digital spaces in HPE. After a very brief review of the few HPE studies that have used digital ethnography, we scrutinize what can be gained when ethnography encompasses the digital world, particularly in relation to untangling sociomaterial aspects of HPE. We chart the shifts inherent in conducting ethnographic research within the digital landscape, specifically those related to research field, the role of the researcher and ethical issues. We then use two examples to illustrate possible HPE research questions and potential strategies for using digital ethnography to answer those questions: using digital tools in the conduct of an ethnographic study and how to conduct an ethnography of a digital space. We conclude that acknowledging the pervasiveness of technologies in the design, delivery and experiences of HPE opens up new research questions which can be addressed by embracing the digital in ethnography.
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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 | 0,014 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle