Extreme environments: An educational framework for arts-based field research
Notice bibliographique
Résumé
Field station research locations offer scientists isolation and immersion for more precise statistical analysis of climate change and environmental damage. As more art/science initiatives develop in academia, art students are gaining access to difficult scientific research sites and using the experience to fuel creative strategies. The methodology for offering a course that taps these into possibilities for the teaching of creativity remains little explored. Through a case study at the School of Creative Media in Hong Kong, this article examines how student expeditions that work adjacent to environmental scientists in extreme environments can be used for the teaching of creativity and artistic process as well as informing a larger public on climate issues. The structure of the program with detailed descriptions of sequenced proficiencies is presented. Both pedagogical philosophy and logistic issues will be discussed through the set-up and organizational structure of the course, the variety of teaching materials, assignments, dissemination and finally the exhibition and impact of the students’ work. Using scientific resources with the goal of artistic interpretation, the pedagogy is designed to respond to the emerging potential of digital technologies in creative media. The results, both for the students and the public, demonstrate multimodal approaches that offer broader possibilities for learning and outreach that are both scalable and transferable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,032 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».