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Enregistrement W2758075565 · doi:10.1080/23311983.2017.1355611

My Art, My Health: Creating empathy through sculpture, Otto Kamensek in dialogue with Jacqueline Davidson

2017· article· en· W2758075565 sur OpenAlexaff
Otto Kamensek, Jacqueline Davidson

Notice bibliographique

RevueCogent Arts and Humanities · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensEmily Carr University of Art and Design
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpathySculptureAestheticsEmpowermentVisual artsSociologyPsychologyArtSocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper offers a personal discussion of the use of art, sculpture specifically, to bridge personal experiences with chronic illness: juvenile arthritis. Drawing on the experiences of making work and sharing this work in different contexts, it focuses on what it is like to live with arthritis and how creative practice can be used to benefit both artist and viewers. The works discussed in the piece have been created to explore and develop understanding around issues that are not easily talked about in either the doctor’s office, or in public settings. The figures generated through this body of work provide a device or platform that allows the artist to look at the disease through the course of his life and in so doing, to adopt a third perspective on this sometimes difficult process. Reflecting on that young boy, that teenager, that young man struggling with arthritis, sometimes effectively, at other times not so, the art-making process and shared products allow the artist a certain freeing, revelatory view capable of reconciling trials and struggles with self-knowledge and empowerment. This work allows the artist “to dig into those dirty emotional corners” and to work through uncomfortable thoughts. These works and the experience of discussing them has been useful in educational contexts, particularly germane to further understanding of creative practices, artworks, and their potential contributions to healthcare-related services and service providers.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0200,023
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0040,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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