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Enregistrement W4210833558 · doi:10.3917/entin.049.0110

On gender: art activism as entrepreneurship

2022· article· fr· W4210833558 sur OpenAlexaff
Noreen O’Shea, Teresa Nelson

Notice bibliographique

RevueEntreprendre & Innover · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les universitaires et les praticiens s’efforcent de comprendre les liens entre l’art militant et la création artistique (artivisme), d’une part, et l’activité et le comportement entrepreneuriaux, d’autre part, les considérant tous deux comme des catalyseurs de la transformation sociale. Nous explorons ici l’artivisme en tant qu’effectuation entrepreneuriale en relation avec l’inégalité du genre. Nous observons que les artivistes sensibilisent à la nature politique de la création artistique, en la présentant comme un moyen d’améliorer la société de bas en haut. En engageant l’affect, ils cherchent à engendrer des pratiques agissantes et participatives qui remettent en question les relations de pouvoir au sein de l’art, de la culture et de la société en général. Pour explorer cette question sous l’angle de l’effectuation, nous nous intéressons à une exposition sur l’inégalité du genre, produite en 2016 à Paris. Nous recréons l’exposition, toujours à Paris en 2018, avec 20 des 81 œuvres d’art originales pour analyser les réactions des observateurs à leur propre engagement. À partir des données, préliminaires dans leur forme, nous suggérons que l’artivisme pousse le public à envisager un changement de comportement par rapport à l’inégalité du genre, car la possibilité d’un nouveau comportement est exprimée de manière spontanément effectuale. Nous concluons que l’intégration de l’artivisme à l’entrepreneuriat pour redresser les inégalités a des effets positifs lorsque l’artivisme est conçu comme l’ouverture du domaine des possibilités pour soi et pour les autres, sans attente de résultats ou de gains.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,014
Communication savante0,0110,007
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,001

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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,252 · 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
Publié2022
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