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Enregistrement W4392568163 · doi:10.1386/scene_00062_2

Artistic research: Methods that work

2023· article· en· W4392568163 sur OpenAlexaff
Gregory Sporton, Natalie Álvarez

Notice bibliographique

RevueScene · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArtistic and Creative Research
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)ArtVisual artsSociologyEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This volume has emerged from discussions about the status of arts practice and its legitimacy as research. Art-making as a means of research enquiry remains ambiguous and ephemeral, but increasingly acknowledged as an important way to model our knowledge and experience of the world. In the past two decades there have been great strides in its identification within the academy, with phrases like ‘practice-based’, ‘practice-led’ research or ‘artistic research’ being acknowledged as legitimate pursuits, if slippery to identify. What always seems to come along with this is some kind of exploration of the new. This isn’t like innovation in other fields, but has properties and perspectives that are specific to it as methods of enquiry. These methods are uncontroversial within creative practice and represent a challenge to thinking about research as textual or text-based outcomes that can be easily assessed. This volume collects a number of different perspectives on the status and practice of art as a method or research enquiry. Together they represent a conversation about how we work in this field and what methods work.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,807
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,008

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 Opus0,679
Tête enseignante GPT0,548
Écart entre enseignants0,131 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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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Résumé présentoui

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