Notice bibliographique
Résumé
What do we do when harm is done? Who is responsible for holding accountable those who do harm, and who is responsible for helping survivors heal? Does healing look like those who are harmed returning to a pre-harm state—and if not, what else can healing look like? Is it possible for those who offend to reintegrate into spaces? Does punishment deter harmful behaviour? Is rehabilitation possible? What does it mean for communities to hold offenders accountable? Can the state be a reasonable proxy for a community? This article invites a very broad spectrum of questions, asking how people and arts organizations can position themselves to minimize harm, hold themselves and each other accountable when harm is done, and be open to shifts in processes and culture that create new frameworks for safe, generative, and innovative creativity. I draw on my background as a facilitator, theatre director, and artistic organizational leader to explore a method for grappling with these questions and pursuing transformative justice: container-building. In order to foster safety, and thus the conditions for bold, truthful risk-taking, container-building challenges the ways in which the outside status quo might be brought into a room. “Building a container,” as extrapolated from Training for Change’s direct-education facilitation methodologies, is intentionally constructing an environment that holds the group and its work, making space for conflict (which is inevitable), facilitating safety, and encouraging risk-taking. In this article, I offer a non-exhaustive list of things you can consider in building containers for creative work, from your organizational offices to your rehearsal rooms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,054 |
| Communication savante | 0,020 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».