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Enregistrement W4406759234 · doi:10.3390/curroncol32020061

Language of the Heart: Creating Digital Stories and Found Poetry to Understand Patients’ Experiences Living with Advanced Cancer

2025· article· en· W4406759234 sur OpenAlexafffundvenue
Kathleen C. Sitter, Jessame Gamboa, Janet de Groot

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDigital Storytelling and Education
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Cancer Foundation
Mots-clésStorytellingFacilitatorDigital storytellingNarrativePoetryThe artsPsychosocialPsychologyMedicineVisual artsLiteraturePedagogyArtSocial psychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we share our findings on patients' experiences creating digital stories about living with advanced cancer, represented through found poetry. Over a period of 12 months, patients from the program "Managing Cancer and Living Meaningfully" (CALM) completed digital stories about their experiences living with cancer. Digital stories are short, personalized videos that combine photographs, imagery, narration, and music to communicate a personal experience about a topic of inquiry. Patient interviews were conducted about the digital storytelling process. Found poetry guided the analysis technique. It is a form of arts-based research that involves using words and phrases found in interview transcripts to create poems that represent research themes. This article begins with a brief overview of the psychosocial intervention CALM, arts in healthcare, and found poetry, followed by the project background. The found poems represent themes of emotional impact, legacy making, and support and collaboration. Findings also indicate the inherently relational aspect of digital storytelling as participants emphasized the integral role of the digital storytelling facilitator. What follows is a discussion on digital storytelling, which considers the role of found poetry in representing patient voices in the research process.

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 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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,444
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,385 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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