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Enregistrement W2508651792 · doi:10.3138/ctr.167.003

New Pie and More Pie—Funding for Canada Council for the Arts: An Interview with Guylaine Normandin and Geneviève Vallerand

2016· article· en· W2508651792 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Darrah Teitel

Notice bibliographique

RevueCanadian Theatre Review · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArtistic and Creative Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe artsInterviewGovernment (linguistics)Political scienceResearch councilEquity (law)Public administrationSociologyConversationMedia studiesLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interview took place on 5 February 2016 between when the Canada Council for the Arts had announced major changes to the funding model and when the new funding model would be in effect. It also took place less than 6 months after a federal election, during which the Liberal Party platform included a promise to double funding for Canada Council for the Arts. The interview intended to unpack details, motivations, and challenges behind the new funding model. As well, the interview discussed poor levels of government funding for the arts, inadequate equity, and diversity in Canadian theatre, as well as the struggle many artists have with poverty. The interviewer was Darrah Teitel (Playwright and Grant Recipient) and the subject for the interview was Guylaine Normandin (Director of the Theatre Program for Canada Council for the Arts). Genevieve Vallerand (Head of Media Relations for Canada Council for the Arts) was also present for the conversation.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,842
Score d'incertitude au seuil0,653

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,146 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2016
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