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Enregistrement W2948197465 · doi:10.26512/vis.v16i2.20649

Encontrando o meu caminho para a a/r/tografia

2017· article· pt· W2948197465 sur OpenAlexaff
Kimberly Baker

Notice bibliographique

RevueRevista VIS Revista do Programa de Pós-Graduação em Arte · 2017
Typearticle
Languept
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArtistic and Creative Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O objetivo deste artigo é compreender melhor a filosofia, a teoria e os princípios da a/r/tografia e como eles podem ser aplicados a indivíduos u a uma comunidade de pesquisadoresde arte trabalhando nas ciências sociais e humanidades. Em 2004, Rita Irwin cunhou o termo a/r/tografia e desenvolveu uma prática de pesquisa baseada nas artes baseada nos fundamentos filosóficos dos três tipos de pensamento de Aristóteles: saber (teoria), fazer (práxis) e poética (poesis) “(Irwin, 2004: 27). Ela amplia esses entendimentos para a pesquisa educacional (ver Dewey, 1934) e expande a pesquisa baseada em artes (ver Eisner, 1979, 1991, Barone & Eisner, 1997) para considerar a metodologia da a/r/tografia para artistas, pesquisadores e professores como uma pesquisa viva. Irwin sugere que os a/r/tógrafos trabalhando em um coletivo cria a oportunidade de reexaminar, reconfigurar e reescrever histórias, que antes eram incompreendidas ou invisíveis. As ideias resultantes proporcionam perspectivas multifacetadas, oferecendo uma rica compreensão de experiências estéticas, performatividade e expressões poéticas ligadas à erudição intelectual. As implicações deste trabalho acadêmico é que os pesquisadores baseados em arte irão adquirir uma compreensão mais profunda do desenvolvimento histórico da biografia e seu potencial para ampliar a pesquisa em ciências sociais e humanidades através de práticas interdisciplinares, reunindo comunidades de pesquisadores de diversas disciplinas.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0150,008
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,011

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,281 · 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
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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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