The City of Richgate: A/r/tographic Cartography as Public Pedagogy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The City of Richgate project worked with eight intergenerational immigrant families and examined immigrant experiences and narratives through a community‐engaged process that employed a/r/tography as a methodology. As such, the research also investigated the extent to which a/r/tographical research could visually and narratively portray the analysis of data collected by the co‐a/r/tographers. After interviewing and collecting images from each family, large artistic gates (banners) were created. This first phase of the project revealed the power of images in situ, and thus the power of a/r/tography in situ. For the community members and co‐a/r/tographers meanings were constructed within ongoing a/r/tographic inquiries described as collective artistic and educational praxis. The second phase involved the identification of important places by each family within the City of Richmond. After analysing all of the data, several works of art were created with each family in mind: bus shelter images juxtaposing close‐up and far away geographical images; side‐by‐side images portraying historical and contemporary images of family ideals and/or issues; banners illustrating families in meaningful poses; and archival collections portraying the importance of identity and memory in the transformation of culture. This phase culminated in a citywide exhibition of the artwork performing public pedagogy. The exhibition questioned the idea of a City of Richmond having a community centre, and instead exhibited many Richgates, or conceptions of Richmond. Rather than having a city centre, there are many centres, a Network of Cities of Richgates, where centres are constantly changing and shifting to reflect the narratives of individuals living in a psycho‐geographical region of a city.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,016 |
| Communication savante | 0,011 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».