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Enregistrement W3211430506 · doi:10.17159/2221-4070/2021/v10i2a5

A Visual Conversation From South Africa: Climate Resilience and Hope for a Green Recovery

2021· article· en· W3211430506 sur OpenAlexaff
Kim Berman, Janis Sarra

Notice bibliographique

RevueEducational Research for Social Change · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovation, Sustainability, Human-Machine Systems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConversationVisionFlourishingCitizen journalismThrough-the-lens meteringResilience (materials science)Psychological resilienceSociologyEnvironmental ethicsPolitical scienceAestheticsPsychologySocial psychologyLens (geology)CommunicationArtEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the world copes with two parallel catastrophic events-climate change and COVID-19, this article examines how visual art students in South Africa used the pandemic period to imagine a better world, a green economic recovery, and a closer connection with nature and biodiversity. The visual conversation that this new generation of artists created provides a lens for engaging with a world in change. They generate inspirational and resourceful ideas, calling on us to be participatory and inclusive as a fundamental aspect of being human, evoking imagination to create alternative visions in collaboration with others. New understandings through visual research can provide a foundation for developing collective strategies toward economic and social security, and flourishing individually and as community.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0300,017
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,251
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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