MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2780184786 · doi:10.15353/joci.v14i1.3407

Margin to Margin: Arts-Based Research for Digital Outreach to Marginalised Communities

2018· article· en· W2780184786 sur OpenAlexvenueno aff
Melanie Sarantou, Daria Akimenko, Nuno Escudeiro

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Community Informatics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutreachExhibitionContext (archaeology)Margin (machine learning)EmpowermentThe artsSituatedInclusion (mineral)Visual artsSociologyMediationGeographyPolitical scienceSocial scienceArchaeologyArtComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,359
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,086 · 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.

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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Community InformaticsMême sujetCultural Industries and Urban DevelopmentTravaux en français237 207