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Enregistrement W7065461640

Doing History: Introducing historical research methods

2022· other· en· W7065461640 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueResearchOnline at James Cook University (James Cook University) · 2022
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle Detector Development and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComparative historical researchMainstreamEvent (particle physics)PhenomenonHistorical thinkingWork (physics)Qualitative researchHistorical method
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[Extract] Historical research is an area of research that remains elusive to many mainstream nursing researchers. Further complicating the matter is there a relative lack of literature explaining the how and why of this methodology. Put simply, historical research analyses a past event, concept, place or person in an attempt to address a knowledge gap in the literature. Historical research is guided by a research question, aim and objectives like all other forms of the inquiry. Historical researchers believe that there is an interconnectedness of variables such as context, time and place and attempt to better understand how such interconnectedness effected or signified past change. Historical narratives, the outcome of the research process, explicate these connections to the reader to increase awareness about why the past event or phenomenon being studied may have occurred or transpired. The incorporation of temporal, spatial and contextual information moves the research beyond being a simple description to a sophisticated understanding of the research topic. While historical research is primarily qualitative in nature, quantitative analysis approaches are becoming more common with technological advances including of course the advent of information technology. Examples include Erin Spinney’s , a Canadian historian, amazing work whereby she used spreadsheets to analyse the demographical data and wage rates amongst eighteenth and early nineteenth century British naval and military nurses but also more technologically driven initiatives such as using geographical information systems (GIS) to inform the historical researcher on the spatial considerations of their topic. Furthermore, the emergence of digital technologies and the progressive digitisation of historical sources means that researchers are increasingly turning to artificial intelligence to assist with quantifying their analysis. Finally, regardless of the type of inquiry, research topic or period being studied, historical research generally follows a set of methodological norms that go far beyond the use of footnotes and these will be addressed throughout this webinar.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0790,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,265 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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