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Enregistrement W4306408342 · doi:10.1386/public_00130_1

Stretching Our Stories (SOS): Digital Worldmaking in Troubled Times

2022· article· en· W4306408342 sur OpenAlexaff
Carla Rice, Chelsea Temple Jones, Ingrid Mündel, Patty Douglas, Hannah Fowlie, May Friedman, Elisabeth Harrison, Devan Hunter, Evadne Kelly, Madeleine Kruth, Sonia Meerai

Notice bibliographique

RevuePublic · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensYork UniversityCentre for Social InnovationBrandon UniversityBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)IntersectionalitySociologyNormativeThe arts2019-20 coronavirus outbreakMedia studiesPandemicAbleismAestheticsMovie theaterInequalitySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Work (physics)Public relationsVisual artsPolitical scienceGender studiesArtLawMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we reflect on the pivot to online research creation in COVID’s wake, and offer a gallery of ten films that emerged through on-line multimedia story-making under lockdown conditions. We describe what new, online research creation has meant for us as critical disability and intersectionality scholars who work with creative visual methods—both with and in justice-seeking communities. We introduce COVID-era adaptions to the research creation practices we co-developed that helped to sustain racialized/allied, disability, fat, neurodivergent, mad, aging cultures and communities during the pandemic. We focus on the bifurcated affective economies that circulated around COVID, and how these affects surface in the stories of makers who participated in on-line multimedia workshops that we have run since March 2020. While the pandemic has deepened inequalities and disrupted research and arts activism, we argue that it provided opportunity to expand possibilities for disability and non-normative cultural production and to imagine and fight for a radically different world.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0170,023
Communication savante0,0150,013
Science ouverte0,0020,019
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,597
Tête enseignante GPT0,617
Écart entre enseignants0,020 · 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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