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Enregistrement W4381250386 · doi:10.1080/20511787.2023.2212515

Resilience, Resourcefulness and Creativity: Learning from the Diversification of Guatemalan Artisans during the Pandemic to Sustain Textile Traditions

2023· article· en· W4381250386 sur OpenAlexfundno aff
Anna Piper, Katherine Townsend, Luciana Jabur

Notice bibliographique

RevueJournal of Textile Design Research and Practice · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal trade, sustainability, and social impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGlobal Challenges Research FundArts and Humanities Research CouncilTrent UniversityUK Research and InnovationNottingham Trent University
Mots-clésCraftDiversification (marketing strategy)BusinessCreativityIndigenousPandemicClothingEconomic growthResilience (materials science)Psychological resilienceInvestment (military)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)MarketingEconomicsPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coronavirus detrimentally impacted textile craft production and the income of indigenous artisans, including those working in the Lake Atitlán area. The article focuses on how five enterprises diversified their entrepreneurial practices and actioned strategies to support their communities during the crisis. Interviews with host textile companies based in Guatemala, the US and UK were conducted to inform case studies documenting the artisans’ experiences, the pandemic response and implications for the long-term effects on the sector. The research highlights the creative resilience of the artisans; how regional lockdowns restricting the transport of materials and provisions, led to a regional sharing economy. The crisis highlighted the advantages of home-working, belonging to co-operatives and the benefits of partnerships with NGOs for accessing essential resources, income and routes to market. Despite the loss of local income streams, engagement with and investment in digital platforms opened up new communication and sales channels, enabling artisans to maintain revenue.

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)0,005
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,017
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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