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Enregistrement W3045838858 · doi:10.38055/fs010203

Review: Diversity NOW! Fashion & Race with Kimberly Jenkins

2019· article· en· W3045838858 sur OpenAlexaffvenueabout
Jaclyn Marcus

Notice bibliographique

RevueFashion Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueFashion and Cultural Textiles
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversity (politics)Representation (politics)Race (biology)RacismSociologyPower (physics)Visual artsMedia studiesGender studiesArtAnthropologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The following article is a review of the 2018 Diversity Now! Lecture, entitled “Unleash the Power of Fashion to Challenge Racism,” led by Kimberly Jenkins and held by Ryerson University’s Centre for Fashion Diversity and Social Change. Jenkins is a lecturer at Parsons University, where she first created and continues to teach her undergraduate course “Fashion and Race,” is a Visiting Assistant Professor at Pratt Institute, and a curator, anthropologist, and art historian. Jenkins is also the creator of the online digital humanities project entitled The Fashion and Race Database as well as co-constructing and presenting a lecture and workshop series known as “Fashion and Justice,” among involvement in many other groups, activities, and media that help to further representation and diversity in fashion education, research, and the fashion industry. The review covers Part 1 and Part 2 of her lecture, “Fashion and Race” and a visual analysis exercise, “The Power of Representation.”

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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,998

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,006

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,207 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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