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Enregistrement W2079461567 · doi:10.1080/09548963.2011.563907

Independent artist-run centres: an empirical analysis of the Montreal non-profit visual arts field

2011· article· en· W2079461567 sur OpenAlexaffabout
Giorgio Tavano Blessi, Pier Luigi Sacco, Thomas Pilati

Notice bibliographique

RevueCultural Trends · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensUniversité TÉLUQUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe artsEmpirical researchProfit (economics)Performing artsField (mathematics)Relevance (law)SociologyArts administrationPublic relationsMarketingVisual artsPolitical scienceBusinessEconomicsLawArtArts in education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadian independent artist-run centres provide an interesting case study of the potential role and relevance of non-profit institutions in the contemporary arts field. Predominantly established during the 1970s, they have been founded by artist collectives typically operating within urban contexts, with the aim of providing new opportunities to cope with the physical, economic and cultural constraints that generally impede the professional development of artists. A remarkable urban environment in which it is possible to find, and study, a large number of such organizations is the city of Montreal, in the Quebec Province of Canada, which constitutes an excellent reference to track the onset and the evolution of independent artist-run spaces, and to understand why, how and to what extent they are currently experiencing new pressures and challenges, both on the internal and external sides. This article offers an empirical study of these organizations with reference to their organizational, managerial and strategic vision, and to co-operative interaction and network building practices. It contributes to the field of research on cultural management through its study of the effects of management systems on the strategic action of independent visual arts organizations.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,291
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0030,000

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,263 · 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'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

Citations19
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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