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Enregistrement W2900611471

Dis/ordered Mapping/s of the Canadian Museum for Human Rights

2016· article· en· W2900611471 sur OpenAlexaboutno aff
Janice Rieger

Notice bibliographique

RevueQUT ePrints (Queensland University of Technology) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCrafts, Textile, and Design
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmbodied cognitionMateriality (auditing)NarrativeUndoingAestheticsFraming (construction)SociologyArticulation (sociology)InterdependenceEpistemologyArtPsychologyLinguisticsHistoryPhilosophyPolitical scienceSocial science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The doing of dis/ordered mapping/s is not about fixing lines and encounters in order to produce a map or model; on the contrary it is about exploring differing embodiments and material relations among people, things and disability. New narratives flow out through the actions of the fingers and body by doing collaborative mappings through embodiment. Narratives are of/from particular places and are mapped out through particular embodied experiences. It is through the doing of collaborative fibre mappings to analyse embodiment that we realized how much the materiality of things within two national museums in Canada pressed and pushed upon us. Through our struggle of giving in to and following materiality, we realized that doing of mapping/s are continual performances of making, unmaking, doing and undoing through people’s embodied abilities. The complex braiding of this research suggests a need for a more holistic exploration of inclusion in museum spaces through an embodied articulation because users are moving and performing unconsciously with their bodies at all times. Through a doing of dis/ordered mappings alternative ways of approaching, framing, doing and narrating interior spaces open up new knowledge processes, engagements, methodologies and methods through an embodied criticality that allows for a kind of stumbling and playing across/with new encounters.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,915
Score d'incertitude au seuil0,947

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,169 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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