MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2898433385 · doi:10.36510/learnland.v10i1.726

Building an Urban Arts Partnership Between School, Community-Based Artists, and University

2016· article· en· W2898433385 sur OpenAlexaffvenueabout
Bronwen Low, Mindy R. Carter, Elizabeth Wood, Claudia Mitchell, Melissa Proietti, Debora Friedmann

Notice bibliographique

RevueLEARNing Landscapes · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt Education and Development
Établissements canadiensMcGill UniversityCommunity Based Research Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipThe artsCurriculumVisual arts educationSociologyEmpowermentService-learningPlan (archaeology)PedagogyArts in educationVisual artsPolitical scienceArtGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores a partnership between a high school, university researchers, and community artists in the service of improved student learning, empowerment, and self-expression through the urban arts. The Urban Arts Project partners teachers at James Lyng high school with hip-hop and other urban artists to develop units across the curriculum, supported by subject-area specialists from McGill’s Faculty of Education. In this article, we introduce the project and what we have learned about processes of school reform through cross-sectoral collaboration from the rst year of our partnership. This includes sharing the perspectives of the teachers and artists most actively involved in the rst year’s initiatives (with video interview links).

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLEARNing LandscapesMême sujetArt Education and DevelopmentTravaux en français237 207