Digital Humanities as Inclusive Knowledge Translation: a Multi-Phase Qualitative Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge translation (KT), the dissemination of research outputs towards utilization and application, is increasingly recognized in research. For marginalized populations, benefiting from research outputs can be hindered by longstanding, inequitable access to information and education. The objective of this pilot study is to assess the potential of using creative works in the digital humanities - such as films, series, animations, games, and graphic novels - as knowledge translation tools for engagement, inclusivity, and equitable access to research-based knowledge. Methods followed a multi-phase process. First, an exploratory literature review was conducted on the intersection between three pillars: digital humanities, marginalized populations, and knowledge translation (Web of Science and Scopus), with 21 studies that met the inclusion criteria. Operational definitions and project framework (CATER) were drawn from the gap analysis, followed by a first round of pilot interviews with individuals with qualitative research experience. The first pilot interviews were conducted to identify any conceptualization errors and address methodological concerns. The second round of pilot interviews was conducted with marginalized individuals. Research findings show that marginalized populations access digital humanities for self-motivated learning. The implications of this research suggest digital humanities can serve as KT tools to supplement existing modes of KT, and that further participatory research will help uncover complex relationships between digital humanities and living with marginalization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».