MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4312944742 · doi:10.54916/rae.119309

Playing Slow

2021· article· en· W4312944742 sur OpenAlexafffund
Madiha Sikander, Candice Okada

Notice bibliographique

RevueResearch in Arts and Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of the Fraser Valley
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates processes that include weaving, macramé, and needlework.The very nature of these practices requires devoted physical presence, firmly fixed for long hours to build rhythm.Labourious and tedious, these crafts bring one to the present by means of minute and constrained gestures.60 Research in Arts and Education | 2 / 2021 PLAYING SLOW Enduring the process at hand, the psyche is anxious and persistently apprehensive.Despite this, the work is undertaken with pleasure, entangling the practitioner such that she is unable to depart the site of labour.Touch and the repetitive working and reworking of materials allow for pleasure, enjoyment and being focused on the present moment.These lived experiences are what feminist scholar Anne Cvetkovich accredits to "the value of process and the art of daily living" through an "embodied practice."Drawing from feminist interpretations of Lacanian jouissance, this paper locates presence and attentiveness via slowness as a primary site of female creativity that differs.Both as a gesture of delaying and as being other, a play Derrida refers to as 'Différance' it is particularly generative for new ways of knowing.As a means of refinement that "work upon or shape" the practices of needlework, macramé and weaving can be understood as means of knowledge and ways of being in the 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0710,014

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 Opus0,322
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,148 · 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'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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch in Arts and EducationMême sujetCultural Industries and Urban DevelopmentTravaux en français237 207