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Enregistrement W4299581660 · doi:10.25071/1913-5874/37393

Personal stories, public voices: Performance for public-making

2016· article· en· W4299581660 sur OpenAlexaff
Christina Sindig, Catherine Graham, Élysée Nouvet, Jennie Vengris

Notice bibliographique

RevueInTensions · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLaw in Society and Culture
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStorytellingVignetteDramaEmpathyPower (physics)SociologyContext (archaeology)PsychologySocial psychologyPublic relationsFace (sociological concept)The artsTransformative learningMedia studiesAestheticsPedagogySocial scienceVisual artsPolitical scienceNarrativeHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The project described in this paper rests on a belief in the power and significance of storytelling in social change processes. It also takes seriously worries and critique about ‘what happens’ when personal stories of troubles or suffering are told to strangers, particularly as they revolve around contradictory claims about empathy. Over several months our research team worked with a group of women who have experienced homelessness and who are advocates for themselves and other women in our community. The women participated in a series of storytelling and image theatre workshops and exercises that formed the basis of a 20-minute dramatic vignette centered on their interactions with social services in the city. The creative process was designed to value the knowledge carried in personal stories of lived experience, while harnessing the power of the arts to evade some of the problematics of personal storytelling in public spaces. The women performed the vignette for social work students. In this paper we reflect on comments from students who witnessed the performance and offer our analysis of their responses in relation to specific features of the drama. In a discursive context that holds individuals responsible for all manner of social problems, we consider the potential of projects like this one for summoning and mobilizing publics and publicness.

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)0,019
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0280,043
Communication savante0,0280,021
Science ouverte0,0030,030
Intégrité de la recherche0,0050,007
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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