MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2913183465

Travel, Displacement, Place, and Identity: Exploring archival stories through Digital Humanities and Social Sciences curriculum

2018· article· en· W2913183465 sur OpenAlexaffabout
Samantha Cutrara

Notice bibliographique

Revue2018 Conference of the Canadian Society for the Study of Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital and Traditional Archives Management
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumIdentity (music)Digital humanitiesSociologyPedagogyExperiential learningTheme (computing)Engineering ethicsHumanitiesEngineeringArtComputer scienceWorld Wide WebAesthetics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Like curriculum, archives can limit or expand knowledge. They hold the promise to maintain or to challenge norms, values, and beliefs of dominant society through their creation and use. They can be the ends as well as the means of teaching and learning. Also like curriculum, situating archives with digital technologies can hold the promise of different ways to understanding and interpreting the world. With these links to guide, this paper will demonstrate the ways in which archival resources can expand curriculum and pedagogy when used under the umbrella of Digital Humanities and Social Sciences. Drawing on a collaborative project undertaken by administration, library, and faculty at a large university in Canada, this paper will demonstrate the pedagogical and curricular possibilities for telling archival stories under the theme(s) of travel, displacement, place, and identity using DHSS tools, technologies, and pedagogies. By sharing the results of this project, this paper will highlight the curricular possibilities needed to critically and actively engage in experiential and e-learning in the humanities and social sciences and the ways in which curriculum can be expanded and challenged by the digital and archival.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0140,023
Communication savante0,0120,010
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,149 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revue2018 Conference of the Canadian Society for the Study of EducationMême sujetDigital and Traditional Archives ManagementTravaux en français237 207