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Enregistrement W4309858722 · doi:10.1080/14927713.2022.2141836

We become gardens: intersectional methodologies for mutual flourishing

2022· article· en· W4309858722 sur OpenAlexafffundvenue
Danielle Peers, Janelle Joseph, Tricia McGuire-Adams, Lindsay Eales, Nathan Viktor Fawaz, Chen Chen, Evelyn Hamdon, Bethan Kingsley

Notice bibliographique

RevueLeisure/Loisir · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFoucault, Power, and Ethics
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of TorontoUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésFlourishingSociologyCarvingPraxisWork (physics)AccountabilityPublic relationsEpistemologyPolitical scienceSocial psychologyPsychologyLawEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, members of the Re-creation Collective offer key methodological practices that nourish us and our work together. These include deep visiting, intersectional praxis, (re)visiting accessibility, and accountability revisited. This methodological sharing is not intended to be prescriptive: there is not one ‘recipe’ for doing this work. We offer an emergent collection of hows, rather than a predictable list of whats. Nor is this sharing intended to be descriptive of all of the methodological choices we have made. Rather, we intend this sharing as inscriptive: some of the most profound ways our processes have marked us; a way to leave traces of our learnings for others; an offering of approaches for carving out methodological spaces that are capacious and profound enough to bring our many selves into.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,459
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,253 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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'admission3
Résumé présentoui

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