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Enregistrement W4317038617 · doi:10.5210/fm.v28i1.12909

Creating, archiving and exhibiting disability history: The oral histories of disability activists of the Carleton University Disability Research Group

2023· article· en· W4317038617 sur OpenAlexaffabout
Therese Jennissen, Dominique Marshall, Chris Trainor, Beth M Robertson

Notice bibliographique

RevueFirst Monday · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Rights and Representation
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisability studiesOral historyWork (physics)SociologyLibrary sciencePublic relationsPolitical scienceGender studiesMedia studiesEngineeringAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Building a disability archives that is accessible is an ongoing challenge. At Carleton University in Ottawa, Canada, this work began a decade ago with the formation of a modest collection of scholars interested in disability issues. The Carleton University Disability Research Group developed as a collective of scholars, graduate students, and non-governmental organisation workers from the fields of social work, engineering, history, library, and archives, including people with disabilities. Since 2013, it has worked to collect, archive, discuss and display histories of disability in Canada, using various media. This paper documents and analyzes the aspects of this work linked to information studies, from the role of archivists and librarians to the making of archives and exhibits with, for, and about people with disability. It presents innovative decisions, introduces unexpected benefits for all in the light of the project of a critical disability archival method and discusses the potential of universities as a site of practice. It takes its most recent project, the Oral histories of activists in the disability rights movement in Canada (1970–2020) as the main case.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,359
Score d'incertitude au seuil0,722

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0510,036
Communication savante0,0250,007
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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