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Enregistrement W4365149799 · doi:10.1080/14647893.2023.2199200

Doing dance research in pandemic times: fostering connection and support in a 7-step online collaborative interview analysis process

2023· article· en· W4365149799 sur OpenAlex
Pirkko Markula, Allison Jeffrey, Jennifer Nikolai, Simrit Deol, Steph Clout, Corinne Story, Pari Kyars

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueResearch in Dance Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDiversity and Impact of Dance
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDanceIsolation (microbiology)DistancingDance educationFocus groupSociologyProcess (computing)PsychologyQualitative researchPublic relationsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Visual artsPolitical scienceSocial scienceComputer scienceMedicineArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past two years, our global dance community has faced many challenges while coming to terms with a health crisis that drastically altered home and working lives. In this article, we focus on how dance scholars can work collaboratively during extended periods of isolation. We begin by overviewing the drastically altered environment of dance education during pandemic, then direct our focus to the ways that we, as dance scholars, were also adjusting our practices to sustain research collaborations and provide support for colleagues during extended periods of isolation and physical distancing. Expanding upon insights from prior qualitative dance research, and addressing an aspect of the research process often conducted in isolation, we describe a 7-step collaborative interview analysis process. Based on our initial trial of this process, as international dance scholars analyzing three separate dance projects, we discuss how our online analysis sessions enabled researchers (separated by space, time, and experience) to support one another, encouraging momentum and connection during a time of heightened stress and uncertainty.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,634

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,013
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,305
Tête enseignante GPT0,555
Écart entre enseignants0,250 · 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