The Virtual Water Gallery: Art as a catalyst for transforming knowledge and behaviour in water and climate
Notice bibliographique
Résumé
Water is life. Water-related challenges, such as droughts, floods, water quality degradation, permafrost thaw and glacier melt, exacerbated by climate change, affect everyone. It is challenging, yet of critical importance, to communicate science on such difficult highly volatile topics. Art is a more approachable medium to traditional scientific outlets that has the potential to diversify voices at the table and to lead to more wholistic solutions to these complex challenges. Launched in 2020, the Virtual Water Gallery is a transdisciplinary science and art project of the Global Water Futures program, that aims to provide a collaborative space for dialogues between water experts, artists, and the wider public, to explore water challenges we all face. As part of this initiative, 14 artists or sci-artists representing women, men and Indigenous voices across Canada were paired with teams of Global Water Futures scientists to co-explore specific water challenges in various Canadian ecoregions and communities. These collaborations led to the co-creation of artworks exhibited online on the Virtual Water Gallery in 2021. In 2022, the Virtual Water Gallery came to life with an in-person exhibition in Canmore, Alberta, Canada. Surveys were developed to capture changes in knowledge, attitudes and water-related climate mitigation practices of visitors to this science and art online and in-person exhibition. Surveys were also developed to capture experiences of the SciArt collaboration participants. Results from the survey responses of 139 visitors hint to the significance of art in changing knowledge levels and intended behaviours related to water-related climate change mitigation, especially for visitors with low prior knowledge levels. This underscores the potential of SciArt to extend beyond communication, acting as a catalyst in the collaborative creation of new knowledge for the benefit of society. The insights gained from participant responses can serve as valuable guidance for shaping future initiatives.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,021 |
| Communication savante | 0,018 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,002 |
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.
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 ».