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Enregistrement W2512071796 · doi:10.18432/r2qp4w

The School Bus Symposium: A Poetic Journey of Co-created Conference Space

2016· article· en· W2512071796 sur OpenAlexafffundvenue
Mitchell McLarnon, Pamela Richardson, Sean Wiebe, Veena Balsawar, Marni Binder, Kathy Browning, Diane Conrad, Lynn Fels, Peter Gouzouasis, Anja Human, Eun-Ji Amy Kim, Carl Leggo, Amélie Lemieux, Kathy Mantas, Karen Meyer, Silvia Morelli, Robert Christopher Nellis, Julie Vaudrin‐Charette

Notice bibliographique

RevueArt/Research International A Transdisciplinary Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt Education and Development
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésPoetryCurriculumStorytellingExperiential learningVisual artsCreative writingCitizen journalismReading (process)Session (web analytics)SociologyPedagogyArtAestheticsLiteratureComputer scienceNarrativePolitical scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the intention of disrupting and re-imagining traditional conference spaces, this article is a poetic compilation developed from a Curriculum Studies conference symposium that took place on a school bus. During the School Bus Symposium, in situ poetry writing and reading, song and storytelling occurred in response to open ended prompts and facilitation of creative activities. After the symposium, a call was issued to invite participants to submit any poetry or stories produced during, or inspired by the session. Consisting of 18 submissions including poetry, story, photography and creative essays, infused by curriculum theory and poetic inquiry, this collection offers an inclusive, reflective, participatory, and experiential rendering where participants are living and journeying poetically. Emphasizing creative engagement with personal memories, the authors collectively aimed to promote art education through imaginative approaches to curriculum studies, poetic inquiry and academic conferences.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,676
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,279 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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