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Enregistrement W2151338436 · doi:10.1177/0741713606292476

Culture and Antiracisms in Adult Education: An Exploration of the Contributions of Arts-Based Learning

2006· article· en· W2151338436 sur OpenAlexaffabout
Darlene E. Clover

Notice bibliographique

RevueAdult Education Quarterly · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAdult and Continuing Education Topics
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe artsSociologyPedagogyArts in educationCitizen journalismRacismVisual arts educationPerforming artsPublic relationsVisual artsPolitical scienceGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasingly, practices of collective arts-based learning are being used by adult educators and community organizations as creative and participatory ways to respond to contemporary social or environmental issues. Investigating the potential contributions of arts-based learning to cross-cultural and antiracisms adult education was the aim of this qualitative comparative study in Ontario and British Columbia. Through the lens of antiracisms theories and from data obtained through open-ended interviews with project participants and artist-educators in three diverse arts projects, this article highlights some of the characteristics that make arts-based learning a culturally appropriate and effective, imaginative tool. But it also draws attention to the risks involved in creating public art and tacking difficult issues such as racism in contemporary Canadian society.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,458
Score d'incertitude au seuil0,911

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,015
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,324 · 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.

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

Citations42
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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