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Enregistrement W4389794759 · doi:10.1177/09504222231222257

Embracing collaborations between festivals and higher education: A case study of the ‘Decolonising film festivals and curating African cinemas’ networking event at King’s College London

2023· article· en· W4389794759 sur OpenAlexfundno aff
Estrella Sendra

Notice bibliographique

RevueIndustry and Higher Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCinema and Media Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKing's College LondonGovernment of Canada
Mots-clésSociologyBrainstormingMovie theaterReflexivityHigher educationPublic relationsAction researchEvent (particle physics)Session (web analytics)Action (physics)Media studiesPedagogyPolitical scienceSocial scienceVisual artsMarketingAdvertising

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, there has been an increasing awareness of the social responsibility of Higher Education, encouraging knowledge exchange initiatives and impact. This often involves the collaboration with the industry, embracing a curatorial turn in the pedagogic approach. This self-reflexive case study shares the learning, challenges, and opportunities offered by the organisation of a networking event named ‘Decolonising Film Festivals and Curating African Cinemas.’ In so doing, it seeks to offer insights into one such forms of collaboration between Higher Education and the Industry. Through an analysis of the feedback by participants and the discussions at a round-table on decolonising, it highlights the horizontalism and distended environment of the experience, fostering a safe and fruitful discussion that engages in a call to action towards to sought change. In public facing events hosted at the university, the classroom becomes a brainstorming exercise in collaboration. The curatorial turn adopted through collaboration bridges theory and practice. Itlurifies voices in the learning and teaching experience, and collaboratively rehearses potential creative solutions to real life scenarios. It promotes social justice, engaging all participants in the process.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0270,015
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0040,011
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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