MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4213084748 · doi:10.3138/utq.91.1.06

Introduction to the Creative Humanities

2022· article· en· W4213084748 sur OpenAlexaffvenueabout
Brandon McFarlane

Notice bibliographique

RevueUniversity of Toronto Quarterly · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCreativity in Education and Neuroscience
Établissements canadiensSheridan College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreativitySociologyCreative classHumanismCommercializationPoliticsHumanitiesSocial sciencePolitical scienceArtLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The creative humanities respond to the creative turn in art, culture, and higher education. In the decades bracketing the millennium, art and culture were instrumentalized to underwrite growth in the creative economy by attracting world-class talent and generating spin-off benefits for hospitality and tourism. Similarly, higher education was retooled to train labour for the creative economy and bring tangible innovations to Canadian communities. These broadscale shifts present pertinent challenges to humanists: we need new theories to critically examine the production, politics, aesthetics, and second-order consequences of culture vis-à-vis the creative economy, and we also need theories and practices that can strategically situate the humanities within neoliberal models for higher education that increasingly prioritize career preparedness, creativity, innovation, and commercialization. Three emergent theories of humanities creativity and innovation – critical creativity, critical making, and meta-creativity – are delineated to showcase how they can be broadly applied to leverage neoliberal discourse to gain access to resources and opportunities while nevertheless championing alternative models grounded in social justice and the social good.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,015
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0470,008

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUniversity of Toronto QuarterlyMême sujetCreativity in Education and NeuroscienceTravaux en français237 207