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Enregistrement W2991373169 · doi:10.1177/1354067x19888198

Aesthetic social representations and concrete dialogues across boundaries: Toward intergenerational CHARACTERization

2019· article· en· W2991373169 sur OpenAlexaboutno aff
Dany Boulanger

Notice bibliographique

RevueCulture & Psychology · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSocial Representations and Identity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDialogical selfRepresentation (politics)AbstractionDimension (graph theory)EpistemologySociologyCharacterization (materials science)Relation (database)Work (physics)PsychologySocial psychologyComputer scienceMathematicsPhilosophyPoliticsPolitical sciencePure mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, I present Bertoldo and Castro’s (2019) epistemological limits in relation to Moscovici’s and propose to develop some of Moscovici’s dynamic aspects. Because Bertoldo and Castro (2019) refer to Boulanger and Christensen’s (2018) work—which aims to schematize the representation processes at different levels of abstraction and develop an aesthetic theory of social representations with respect to Simmel—as a dialogical response, I use this same framework to criticize and push further their effort of extending SRT with regard to the subjective dimension. Bakhtin’s work will be partially used to support my arguments and establish the basis for a dialogical model of aesthetic representation as CHARACTERization. I will quickly illustrate the theoretical propositions regarding the analysis of intergenerational practices in Quebec (Canada), thereby introducing the concept of intergenerational CHARACTERization.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,527
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,355 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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