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Enregistrement W3088610406 · doi:10.7202/1069667ar

What Lies Beyond the Slide Library?: Facing the Digital Future of Art History

2020· article· fr· W3088610406 sur OpenAlexafffundvenueabout
Sarah Parsons

Notice bibliographique

RevueRACAR Revue d art canadienne · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt History and Market Analysis
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le présent article analyse les inévitables changements qui sont liés au passage de la diapositive à l’images numérique dans l’enseignement et la recherche; de plus, il pose des questions indispensables sur les outils de l’histoire d’art et leurs effets sur la discipline. L’auteure envisage l’utilisation de principes fondamentaux en pédagogie afin de repenser l’exercice de l’enseignement par l’image, ainsi que l’utilisation plus efficace des ressources visuelles d’une institution, autant pour les recherches du corps enseignant et celles des étudiants, que pour l’enseignement; elle se penche également sur la contribution des ressources numériques aux changements qui affectent la discipline de l’histoire d’art. L’auteure étudie brièvement cet important changement technologique récent dans l’histoire de la discipline, et poursuit avec un bref compte-rendu de l’émergence des images numériques et des problèmes ou limites actuelles de leur utilisation au Canada. L’article attire ensuite l’attention sur certaines particularités du développement de ressources numériques efficaces et durables dans les universités. Plus spécifiquement, y sont passés en revue les outils et les produits accessibles aux personnes et aux établissements, en ce qui concerne le passage de la bibliothèque de diapositives traditionnelles au centre des ressources visuelles. L’article se termine par un examen critique des conséquences de ce changement inévitable pour la discipline en termes d’enseignement et de recherche, et conclut en offrant de brefs exemples de diverses stratégies visant à effectuer le passage aux ressources numériques.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,406
Score d'incertitude au seuil0,992

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,154
Écart entre enseignants0,141 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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