001 PP: See me, hear me, heal me: A THEATRE-BASED APPROACH TO ENGAGEMENT, CO-INTENTIONAL DIALOGUE AND MEANING-MAKING
Notice bibliographique
Résumé
“Imagine not being able to recognize yourself in the mirror” -see me. “Nobody asked about how it felt when I lost my voice” -hear me. “I will never be the same, even after dozens of surgeries and years of rehabilitation” -heal me. Our interdisciplinary project (seemehearmehealme.com) involves a triadic collaboration of health researchers, patients, and contemporary artists who are working to enhance public awareness and improve the quality of life of people diagnosed with head and neck cancer. Early in the project, we engaged David Diamond, director of “Theatre for Living” (Vancouver, Canada) to help: 1) foster engagement and sense of group identity, and 2) cultivate reflexive, relational awareness supporting authentic collaborative inquiry. Over the course of the 2-day workshop, team members created a series of physical images which offered a platform for open, co-intentional dialogue, and helped to create a foundation for a respectful, team-based collaborative process. Participants shared: This wasn9t the easiest activity for me but it felt genuine, I have confidence that we truly seek to understand each other; Mind blown; I was struck by the openness the workshop fostered and how it broke down barriers; Overwhelmed by the generosity and openness of the participants. The progressive development of group rapport and trust was palpable. Subsequent meetings, qualitative interviews, workshops, studio visits, and regular e-mail communication have supported ongoing sharing of perspectives and experiences, and generation of multiple meaningful, impactful project outcomes, including upcoming international public exhibitions of FLUX: Responding to Experiences of Head and Neck Cancer.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,574 | 0,245 |
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 ».