Margin to Margin: Arts-Based Research for Digital Outreach to Marginalised Communities
Notice bibliographique
Résumé
This article discusses the artistic activity titled ‘Conversations with the edge’ that was executed by communities in Australia, Russia and Finland, and curated for an exhibition at the Helinä Rautavaara Museum in Espoo, Finland in 2017. This activity was created in the context of Margin to Margin: Women living on the edges of the world, a larger arts-based research project that took place between four geographical margins: outback South Australia, Finnish Lapland, Russian Kola Peninsula and Namibia. Margin to Margin was a collaboration between artist communities with the aim to explore the relationship between art-making and empowerment of makers living and working ‘on the edges’. The aim of the project was to understand the realities marginalised communities face whilst giving voice to these communities by exhibiting their art in various formats, stimulating digital participation and utilising technology for digital inclusion. The purpose of the article is to develop a model that will guide virtual arts-based project mediation for digital outreach in both urban and regionally situated marginalised communities.
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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 | 0,020 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,010 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,003 |
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 ».