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Enregistrement W4281556319 · doi:10.1177/10778004221097633

Out at School: Imagining a Slow Ethic of Care in Research-Based Theater

2022· article· en· W4281556319 sur OpenAlexaff
Bishop Owis, Pamela Baer, Jenny Salisbury, Tara Goldstein

Notice bibliographique

RevueQualitative Inquiry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt Education and Development
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive dissonanceCommitSociologyPoliticsProcess (computing)AestheticsPsychologySocial psychologyLawPolitical scienceComputer scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article invites us to reconsider how we engage in ethical tensions and decision-making with the stories we are gifted as artist-researchers. Using a verbatim theater piece titled Out at School, we explore three moments of discomfort and growth that moved our collective approach toward a slow ethic of care. Within three ethical moments of dissonance, we investigate how to navigate a slow ethic of care in a project that is iterative and constantly shifting within and against our social and political world. By moving away from the desire for resolution, we argue for a process that understands the need to sit within ethical tensions as a way to commit to an ongoing slow ethic of care. We discuss our process, production, and performance as an invitation to critically reflect on ethical practices in research-based theater and reimagine ways to call in and move forward.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0200,066
Communication savante0,0190,015
Science ouverte0,0030,016
Intégrité de la recherche0,0050,009
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 Opus0,427
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,073 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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