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Enregistrement W2746777597 · doi:10.1080/00393541.2017.1331110

The<i>Leadership-of-Nonleadership</i>in Art and Its Teaching: An Immanent Conversation

2017· article· en· W2746777597 sur OpenAlexaff
Charles R. Garoian, Dónal O’Donoghue

Notice bibliographique

RevueStudies in Art Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt Education and Development
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerformativityConversationTheme (computing)SociologyAestheticsField (mathematics)PedagogyVisual artsMedia studiesArtGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In what follows, we position our differing conceptualizations of leadership in art education adjacent to one another for readers to explore their contingent performativity. Accordingly, we are emulating the convergence of papers, ours and those of other scholars, artists, and teachers who, at the 2016 National Art Education Association Convention, addressed the theme of leadership cross-pollination. Considering that the presenters’ address of this theme constituted a contingent multiplicity of artistic and scholarly perspectives suggests that the event of the conference likewise constituted an ideational assemblage and art education a field of immanent research and practice. As immanent forces, both the conference and the field of art education offered attendees opportunities to experience leadership cross-pollination from in-between and across the differing papers and presentations. It is that immanent performativity that we are inviting readers to summon as they perform an experimental reading in-between and across our two writings on the leadership-of-nonleadership in art education.

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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,646

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)0,0000,000

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 Opus0,202
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,169 · 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'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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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