Changing the Visual Landscape
Notice bibliographique
Résumé
The national #RhodesMustFall and #FeesMustFall student protests of 2015–2016 at universities across South Africa foregrounded the need for the transformation, decolonisation, redress and Africanisation of the country’s higher education institutions. One of the ways that Stellenbosch University (SU) has endeavoured to address transformation-related challenges linked to symbols and names is with the Visual Redress Project, whose aim is to change the visual landscape of the university’s campuses. This paper explores the reactions of students and staff to initiatives carried out thus far by the Visual Redress project on SU’s Stellenbosch campus. It attempts to contribute to the discourse around the transformation of higher education in South Africa through a look at how social cohesion and the sharing of stories and identities could be achieved on SU’s campus through visual redress. It draws upon and expands on the existing research on visual redress conducted at the University (Fataar & Costandius, 2021; Costandius et al., 2020; Clarke & Costandius, 2019). The paper aims not only to provide insight into SU’s transformation efforts but to also use these responses and reactions to potentially inform future transformation imperatives and redress initiatives in particular on this and other campuses locally and globally.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,027 |
| Communication savante | 0,020 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».