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Enregistrement W4391383383 · doi:10.3138/ctr.194.005

Connecting Climate Change and Canadian Theatre: Reflecting on the Impact of the NAC’s Climate Cycle

2023· article· en· W4391383383 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Chiara Ferrero-Wong, Tarah Wright

Notice bibliographique

RevueCanadian Theatre Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArtistic and Creative Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeClimatologyHistoryVisual artsArtGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The arts have a unique way of affecting the way that people feel about environmental issues in ways that other forms of communication cannot. The National Arts Centre (NAC) Climate Cycle was a program that the NAC English Theatre developed as a response to the escalating climate crisis to engage artists deeply in discussions on climate change and to grapple with how the performing arts can respond. It took place over two meetings: the Summit in Banff in 2019, which was in person, and the Green Rooms in 2020, which was online. To answer our main question of how participating in these events impacted artists’ behaviour and professional practices, we engaged with the participants through a series of surveys and in-depth interviews. Based on the results, we found that artists were impacted in three main ways: (1) instilling a sense of community among the participants; (2) encouraging the participants to continue their learning; and (3) enacting strategies to ‘green’ their practices, such as reducing touring and using alternative materials in set design. This project was helpful in understanding how the Cycle impacted artists, but it also contributed to our overall understanding of what meaningful engagement with artists on environmental topics looks like. This project was first completed as part of an undergraduate thesis in May 2021. In this most recent article, we reflect on what this research means a year later.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,637

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0220,014
Communication savante0,0110,003
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,202 · 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
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