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Enregistrement W3135742722 · doi:10.26522/ssj.v15i2.2432

Beyond Measure? Disability Art, Affect and Reimagining Visitor Experience

2021· article· en· W3135742722 sur OpenAlexaffvenue
Christine Kelly, Michael Orsini

Notice bibliographique

RevueStudies in Social Justice · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormativeThe artsFeelingVisitor patternAffect (linguistics)SociologyAestheticsPsychological interventionPsychologyField (mathematics)Disability studiesSocial psychologyVisual artsEpistemologyArtComputer scienceGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disability, mad and d/Deaf arts are motivated to transform the arts sector and beyond in ways that foreground differing embodiments. But how do we know if such arts-based interventions are actually disrupting conventional ways of experiencing and consuming art? This article presents three themes from a critical literature review relevant to curating and creating artwork meant to spur social change related to non-normative bodies. We highlight examples that push beyond standard survey measurement techniques, such as talk-back walls and guided tours by people with lived experiences. We also explore the myriad affective outcomes of art and how we might measure emotional reactions, recognizing that disability itself is imbricated in structures of feeling. We argue that such efforts must integrate concepts of access from the field of critical disability studies. Ultimately, tools for measuring audience response to politicized art must contribute to challenging and transforming these structures.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,307 · 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'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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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