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Enregistrement W4386154495 · doi:10.18432/ari29646

Exploring the Textual and Tactile Weave of Academic Subjectivities:

2023· article· en· W4386154495 sur OpenAlexaffvenue
Haley Toll, Cecile Badenhorst, Heather McLeod

Notice bibliographique

RevueArt/Research International A Transdisciplinary Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubjectivityEmbodied cognitionSociologyAestheticsIndividualismNeoliberalism (international relations)PortraitIdeologySubjectificationEpistemologyVisual artsPolitical scienceSocial scienceLawArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within the neoliberal university, academics become positioned around market-driven managerialist ideologies and the techniques enacting those principles. Audit cultures actively and continuously measure and shape academic subjectivities defined by a specific kind of success. The market-driven individualistic model can conflict with ethical ideals and longings for self-expression, while the mismatch between institutional goals and personal values creates an academic self that is pulled in conflicting directions. We become subjects of the discourse but we can limit our subjectivity and develop authentic insight. In this paper, we engage in a process of embodied making. We create textual and tactile self-portraits as a way of pushing back at neoliberal subjectivities, and to make visible our multiple selves. Although we recognize that we are always a part of what we resist, we use making as a way to create micro-resistances for our own renewal. Our self-portrait assemblages and stories are ambiguous and fluid but capture a view of selves hidden beneath the professional self. We are reminded that we are creative beings, and that there is room within neoliberalism to open intentional spaces. We may not always succeed in seeing our contradictory identities, yet we are able to occasionally capture glimpses of our shifting selves.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,490
Score d'incertitude au seuil0,685

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,168 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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