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Enregistrement W4230630609 · doi:10.32920/ryerson.14664504.v1

The Pedagogy of Participatory Video

2021· preprint· en· W4230630609 sur OpenAlexaboutno aff
Stephen D'Alimonte

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Systems and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJungleCitizen journalismSensibilitySociologyWork (physics)Field (mathematics)Process (computing)Public relationsPedagogyPolitical scienceHistoryComputer scienceEngineeringWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The primary objective of my MA thesis project is to examine the possibilities of fostering a critical sensibility amongst Toronto urban youth by use of popular education activities and then to put these critical skills to work in the form of documentary production. I was able to perform this practical aspect of my project as part of a field placement in the Spring and Summer of 2009. During this placement I was able to provide youth (aged 14-19) in the Lawrence Heights community of Toronto, Ontario, Canada (colloquially known as "Jungle") with both the critical and technical skills necessary to create a documentary about their community and the issues that exist therein. Having these videos in hand, I am now able to reflect on both the process and the theoretical grounding of my fieldwork (which is done in this paper) as well as create an interactive and virtual home for the videos created last summer and any more that, in the future, might come ·out of the model that I implemented (www.whatisjungle.org). With my primary objective in mind, the greater, long-term, goal of my project is to help youth become more engaged with their community and begin to ask questions about their, and other, so-called "at-risk communities". I do not intend on this project '· being the final say on such an objective. Rather, it is only the beginning of a larger objective to help foster a positive sense of community in neighbourhoods negatively portrayed in the media and to help these residents become more civically engaged in order to create social change.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,003

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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Résumé présentoui

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