Happy Accidents and Bureaucratic Debacles: New Ways of Working Towards Impact
Notice bibliographique
Résumé
Over the last decade, culture sector researchers have aimed to expand our understanding and measurements of impact assessment. In this paper, the authors take a deep dive into the happy accidents that create new ways of managing and working at several creative hubs in Canada. These happy accidents influence governance structures and practices these spaces take up but also help leaders and facilitators to respond to emergent needs in the cultural communities they seek to support. Drawing from two rounds of interviews and field research over the last four years, we compare seven creative hubs across Canada that have transformed their approaches to leadership and community engagement. We consider, first, how three types of creative hubs talk about their visions and values, and then how they operationalized those values in the spaces they are charged with activating. We look at two typical non-profit organizations (Tett Centre, National accessArts Centre), three social enterprises (cSpace, Culture Link and Artscape) and two outliers (UKAI, BC Artscape - the latter defunct). Many of these organizations face challenges as regional operations. Some explicitly aim to ameliorate the legacies of colonialism, discrimination and lack of representation in the culture sector. UKAI and BC Artscape are particularly interested in disrupting economic valuation frameworks by putting feelings and compassion at the centre of their operations. Others are compelled by more responsive but still competitive incubators for precarious creative workers, including cSpace and CultureLink. Consequently, we ask: in what ways is each hub ‘successful’ on their own terms, and which are useful exemplars to others? We look at each organization’s narratives of impact, process and affect emerging from overcoming challenges that include the global Covid-19 pandemic, bureaucratic debacles such as offering a disability organization a heritage site that is only accessible by stairs, and a series of awkward missteps and honest efforts towards decolonization.
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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 | 0,031 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,038 | 0,173 |
| Communication savante | 0,046 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».