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Enregistrement W4280598590 · doi:10.1386/eta_00091_1

Exploring empathy performativity in students’ video artworks

2022· article· en· W4280598590 sur OpenAlexaff
Rachel Sinquefield-Kangas, Antti Rajala, Kristiina Kumpulainen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Education through Art · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt Education and Development
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpathyPerformativityRealismPerformative utteranceAestheticsPsychologyArtSociologyEpistemologyVisual artsSocial psychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines events of empathy as they occur during artmaking using the lens of agential realism. We do this to trouble more traditional psychological constructs of empathy and, instead, rethink it as performative and relational. Drawing on new materialisms and Karen Barad’s ‘agential realism’, we do not treat artmaking, young people and empathy in any hierarchy but want to understand how these come together as ‘things-in-phenomena’. Written recountings of a video artwork are used in mapping the entanglements of cats and dogs with three Finnish high-school girls as they answer the question ‘what is empathy?’. The study shows how objects/materials/matter(s) are agentic in co-constituting conditions invocative of empathy phenomena during artmaking. We conclude by suggesting that an agential realist account of art and empathy calls for art educators to pay close attention to objects/materials/matter(s) in their heterogenous connections.

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)0,006
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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