Story‐Making as Methodology: Disrupting Dominant Stories through Multimedia Storytelling
Notice bibliographique
Résumé
In this essay, we discuss multimedia story-making methodologies developed through Re•Vision: The Centre for Art and Social Justice that investigates the power of the arts, especially story, to positively influence decision makers in diverse sectors. Our story-making methodology brings together majority and minoritized creators to represent previously unattended experiences (e.g., around mind-body differences, queer sexuality, urban Indigenous identity, and Inuit cultural voice) with an aim to building understanding and shifting policies/practices that create barriers to social inclusion and justice. We analyze our ongoing efforts to rework our storytelling methodology, spotlighting acts of revising carried out by facilitators and researchers as they/we redefine methodological terms for each storytelling context, by researcher-storytellers as they/we rework material from our lives, and by receivers of the stories as we revise our assumptions about particular embodied histories and how they are defined within dominant cultural narratives and institutional structures. This methodology, we argue, contributes to the existing qualitative lexicon by providing innovative new approaches not only for chronicling marginalized/misrepresented experiences and critically researching selves, but also for scaffolding intersectional alliances and for imagining more just futures.
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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 | 0,029 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,035 |
| Communication savante | 0,015 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».