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Enregistrement W2226735801 · doi:10.3390/soc6010002

Spatial Explorations and Digital Traces: Experiences of Legal Blindness through Filmmaking

2016· article· en· W2226735801 sur OpenAlexaffabout
Adolfo Ruiz, Megan Strickfaden

Notice bibliographique

RevueSocieties · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLaw in Society and Culture
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlindnessNarrativeContext (archaeology)PerceptionArchitectureSociologyPsychologyVisual artsPublic relationsPolitical scienceHistoryArtMedicineOptometryLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Descriptions of legal blindness, as lived experience—involving continual movement between the world of sightedness and blindness—are largely absent within medical models of disability. In an effort to challenge depictions of blindness as pathology, researchers in this project worked with participants who are legally blind, in a co-designed exploration of built spaces in the city of Edmonton, Canada. In this article we describe a collaborative research method through which participants shared stories while recording their movement through a shopping mall, an art gallery, and a gym. Through this project, participants often took the lead, determining the content and context of urban journeys. Stories and images shared through this collaboration suggest that legal blindness is an alternative way of knowing the world, with unique perceptual experiences, navigational strategies, and complexity that is often unacknowledged within a medically constructed blindness/sightedness binary. In describing the complex relationship between participants, researchers, architecture, and technology we will combine narrative forms of writing with actor-network theory. The sharing of stories, along with lived experiences has led to a project that revolves around ability, as opposed to disability. A link to the film is provided at the end of this article.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0110,025
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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