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Enregistrement W4283024585 · doi:10.1177/15327086221098200

Direct[Message]: Exploring Access and Engagement With the Arts Through Digital Technology in COVID Times

2022· article· en· W4283024585 sur OpenAlexafffund
Tara La Rose, Carla Rice, Carmela Alfaro-Laganse, Colina Maxwell, Rana El Kadi, Christina Luzius-Vanin, Michele Fisher, Simon Lebrun, J. Ruxton, David Bobier, Cathy Paton, Suad Badri, Sheila O’Reily, Maggie Perquin, Kathy Smith, Kusum Bhatta, Becky Katz

Notice bibliographique

RevueCulture Studies &#x2194 Critical Methodologies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensOntario College of Art and DesignUniversity of GuelphMcMaster University
Organismes subventionnairesCanada Council for the Arts
Mots-clésThe artsPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Isolation (microbiology)Process (computing)Social isolationCommunity engagementPublic relationsSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakSociologyPolitical scienceComputer sciencePsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Direct[Message], a community-based research (CBR) project developing a digital platform supporting older adults engagement with the arts through digital technologies, faced the challenge of redesigning the research protocol after the COVID-19 pandemic was declared in March 2020. The redesign, which brought challenges and opportunities, allowed the research team to embed the project with process goals considering older adults’ experiences of social isolation, and exploring how these experiences might be mitigated by greater access to the arts through technology. This article explores the redesign process undertaken by the Direct[Message] team and presents preliminary findings from this multiyear study.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,255
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,203 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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