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Enregistrement W4388673433 · doi:10.1163/9789004685253_006

Community-Based Art Education in a Pandemic World

2023· book-chapter· en· W4388673433 sur OpenAlexaboutno aff
David LeRue, Catherine Wells, Kristina Urquhart, Jeannie Kyunjin Kim, Breanna Shanahan, Simone Aresnault-May, Nadia Kuehn

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt Therapy and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExhibitionThe artsPublic relationsVisionContemporary artVisual arts educationPandemicPrecaritySociologyPolitical sciencePedagogyVisual artsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)ArtMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Art educators have faced significant challenges in reaching their students during the COVID-19 pandemic, and this challenge has been doubly difficult in community art schools where participation in classrooms is voluntary and financial precarity is the norm. In this chapter, teachers and administrators from the Pointe-Saint-Charles Art School in Montreal, Quebec, will discuss how the pandemic has affected and changed our community art school, which aims to offer affordable and free high-quality art instruction to artists of all ages and social, linguistic and economic backgrounds. Considering this, we will describe the challenges and successes of adapting our in-person art school to meet restrictions that required physical isolation, and societal conditions that required re-thinking the role of art in the lives of our students. We will discuss how our mission to build an “art-home”, meaning a place where artists of all levels and interests can come and develop their practice and share their insights in a community, guided our decision-making process, leading to adapting and creating in-person, online and informal programming, including exhibitions, outdoor arts activities, online classes and the launching of a community art therapy program. We will also consider how lockdowns challenged the administrative structure of the school, and how the pressure of the pandemic required working through competing visions and pressures for our staff members. We will conclude with some greater lessons we have gleaned from these challenges, and how these will implement the vision of the school going forward.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,485

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0180,008
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,002

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,182 · 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
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'admission1
Résumé présentoui

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