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Enregistrement W4317543072 · doi:10.4324/9781003359920-6

Crossing Worlds: South–North Collaborations as Creative Encounters with Arts, Humanities and Sciences

2023· book-chapter· en· W4317543072 sur OpenAlexaboutno aff
Kim Berman, Michelle LeBaron

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArtistic and Creative Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe artsVisual artsSociologyHumanitiesLiberal arts educationArtArt historyPolitical scienceHigher education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The humanities and the arts are increasingly in crisis, yet have never been more needed. To illustrate challenges and possibilities in this crisis, we give examples of collaboration between north and south; and amongst scientists, artists, humanities and legal scholars. As a Canadian law professor and a South African visual arts scholar who co-founded a Johannesburg community art centre, we describe our collaborative work and its lessons. Overall, our work strengthened our convictions that while the humanities are in crisis, they are also in a state of becoming, hope and possibility. We describe two examples: HIV/AIDS prevention work in the early 2000s when artists and humanities resources helped stem the tide of infections in the midst of scientific misinformation about how the disease was spread. Our second example is a seminar abroad for Canadian law students in South Africa. As the responsible faculty members, we integrated arts and humanities pedagogies into the students’ experiences. Students found many encounters unsettling, and arts methods both ameliorated and, in some cases, accented, their discomfort. Discomfort, when normalised and engaged, gave way to curiosity and growth. This work proved useful in addressing broader questions of the role of arts and humanities in future democracies.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0330,034
Communication savante0,0220,020
Science ouverte0,0020,030
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,161 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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