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Enregistrement W2916439699 · doi:10.15353/cjds.v8i1.473

Multimedia Storytelling Methodology: Notes on Access and Inclusion in Neoliberal Times

2019· article· en· W2916439699 sur OpenAlexaffvenue
Carla Rice, Ingrid Mündel

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Disability Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTemporalityInclusion (mineral)StorytellingSociologyNormativeNegotiationDigital storytellingEmbodied cognitionSpace (punctuation)Vulnerability (computing)Inclusion–exclusion principleNeoliberalism (international relations)Selection (genetic algorithm)Visual artsComputer scienceEpistemologyNarrativeGender studiesPedagogySocial scienceArtPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, the authors examine the impact of using their evolving multimedia storytelling method (digital art and video) to challenge dominant representations of non-normative bodies and foster more inclusive spaces. Drawing on their collaborative work with disability and non-normatively embodied artists and communities, they investigate the challenges of negotiating what ‘access’ and ‘inclusion’ mean beyond the individualizing discourses of neoliberalism without erasing the specificities of differentially-lived experiences. Reflecting on their experiences in a variety of workshops and on a selection of videos made in those workshops, they identify and analyze three iterative ‘movements’ that mark their storytelling processes: from failure to vulnerability, from time to temporality, and from individual voice to collective concerns. The authors end by considering some of the ways they have experimented with developing an iterative workshop method that welcomes difference while simultaneously allowing for an examination of the terms of the shared space and of the mechanisms of inclusion and exclusion operating within that space.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0130,038
Communication savante0,0120,013
Science ouverte0,0030,015
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,686
Tête enseignante GPT0,637
Écart entre enseignants0,049 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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