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Enregistrement W4297004103 · doi:10.33137/ijournal.v7i3.39326

Teaching Trauma Without Traumatizing

2022· article· en· W4297004103 sur OpenAlexaffvenue
Rebecca Ford

Notice bibliographique

RevueThe iJournal Student Journal of the Faculty of Information · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMemory, Trauma, and Commemoration
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe HolocaustTriad (sociology)ExhibitionAgency (philosophy)Task (project management)Set (abstract data type)PsychologyElement (criminal law)Scope (computer science)Visual artsComputer sciencePsychoanalysisSociologyArtEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Holocaust education is as vital as it is global in scope. However, museums cannot simply present the uninterpreted, vivid trauma of the Holocaust to young children. This challenge is then further complicated as museums must make the learning enjoyable enough that children want to learn it—a seemingly impossible task. To avoid Holocaust fatigue or traumatizing young audiences, I suggest here a triad model with which museum professionals should engage to create a meaningful and educational Holocaust exhibit for children. The triad model is based on participant agency, authenticity, and personal connection and can be seen in examples worldwide. In this article, I will focus on three main exemplars and specifically outline how they include each element of the proposed triad conceptual model in their exhibitions. To further illustrate its importance, I will close with a brief direct comparison to one recent Holocaust exhibit that does not engage fully with all the elements of the triad model and thus is a missed opportunity for youth participants.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil0,847

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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