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Enregistrement W4405025616 · doi:10.1080/2159676x.2024.2437407

Infusing ‘post’ thinking in qualitative training using material-performative pedagogies

2024· article· en· W4405025616 sur OpenAlexaff
Martin Camiré

Notice bibliographique

RevueQualitative Research in Sport Exercise and Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerformative utteranceQualitative researchTraining (meteorology)PsychologyPedagogyMathematics educationSociologyAestheticsArtSocial scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper infuses post thinking in qualitative training by providing a concrete example of how students can learn to inquire through the posts in a graduate-level methods course. The paper begins by storying ‘the qualitative course’, outlining its structure and rationale. The qualitative course’s main post assignment (i.e. psychogeographic walk and performance) is then detailed and positioned as a material-performative pedagogy offering encounters that can transform students if they open themselves to the vulnerabilities and opportunities of inquiring on-the-move. Key next steps for the qualitative course are presented in terms of changing the name of the assignment, adding an object assignment, exposing students to the virtues of errant reading, inquiring as an act of creation and inquiring as epistemic witnessing. Implications for qualitative inquiry in sport, exercise, and health are offered that include attending to the relational ongoingness of existence, creating alternate understandings of understanding, and attuning to presences/absences. The paper concludes with thoughts on our collective response-ability to promote ontological pluralism. How we train the next generation of qualitative inquirers to play the ontological politics game has immense implications for presencing the manifold thoughts, concepts, and worlds that remain endarkened.

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)0,142
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,145
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil0,750

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1420,145
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,040
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0040,014
Intégrité de la recherche0,0030,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,004

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 Opus0,923
Tête enseignante GPT0,797
Écart entre enseignants0,126 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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