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Enregistrement W3175560090 · doi:10.4324/9781003126461-14

Lessons in Diversity from the Street

2021· book-chapter· en· W3175560090 sur OpenAlexaboutno aff
Kathryn St. Ours

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Spaces through Art
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversity (politics)GeographySociologyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of Francophone hip-hop through its street art, music, and dance includes a vast array of cultures, countries and nations where French remains an important language. This subject also allows for the exploration of diversity, race, gender, ethnicity, sub- and counter-cultures, identity, and intersectionality. Moreover, although this course was taught at the 300-level in Fall 2019, it is certainly adaptable to lower levels. The content is presented in three units proceeded by an introduction. Introductory material includes the US documentary Rubble Kings ( USA), the music video Apeshit shot by Beyoncé and Jay-Z in the Louvre, and two articles devoted to the emergence of hip-hop in France (which happens to be second only to the US in terms of its venerability). Unit 1 explores street art from several points of view including micro- versus macro-politics, spontaneity (and illegality) versus institutionalization, and art for art’s sake (alterity). We look specifically at street art found in the Maghreb, in France, Montreal, and Haiti. We also critique street art tourism that has been gaining popularity in many urban spaces. Unit 2 explores hip-hop dance and seeks to investigate such questions as influences, the function of the battle, and types of hip-hop dance and its offshoots. Unit 3 delves into rap music. This part of the course clearly allows for interesting linguistic explorations of slang, localisms, and verlan on the one hand, and of poetic devices on the other, for rappers often see themselves as subversive agents, as well as poets. We move from protest rap to mainstream rap in France, Quebec, Senegal, Belgium, Algeria, and Gabon. In all three units, both male and female artists are included raising issues such as misogyny and homophobia. This course is interdisciplinary inasmuch as our theoretical readings include academic articles written by sociologists, ethnologists, musicologists, and historians, as well as pieces written by journalists, critics, and the artists themselves. Given that hip-hop culture is virtually universal, a course such as this highlights Francophone transnationalism without ignoring the local particularities that support cultural sustainability. It thereby affirms the many values that we seek to promote in the French-language classroom.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0160,026
Communication savante0,0110,009
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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