Notice bibliographique
Résumé
Sister Writes is a creative writing and literacy program dedicated to honouring the wisdom and experiences of women in downtown Toronto. Founded by writer Lauren Kirshner in 2010, with the support of Sistering, a drop-in center empowering ordinary women in extraordinary situations, Sister Writes provides women with the opportunity to work with professional women writers, develop creative potential, hone literary and leadership skills, receive mentorship, and build self-esteem. Hailed by The Toronto Star as a groundbreaking program, and the winner of a 2018 ArtsBridges Award for community arts education excellence, Sister Writes is one-of-a-kind in Canada. Now in its twelfth year, Sister Writes provides an artistically empowering and collaborative creative writing program for women affected by poverty, underhousing, precarity, trauma, mental health issues and addictions, and women who face extraordinary circumstances or life transitions. Through the support of our sponsors and the assistance of our guest writers, Sister Writes offers a range of hands-on programming that is free and inclusive: The Writing Workshop; The Mentorship Program; and our newly launched Sister Writes in the Community Program, which brings one-off creative writing workshops to women’s agencies across Toronto. Since 2010, our longest running program, The Writing Workshop, has provided over 300 free creative writing workshops in the community for budding women writers, and published nine literary magazines. Our guest workshop leaders have included acclaimed authors, poets, and journalists. Empowering, inclusive, and hands on, Sister Writes is dedicated to the principle of breaking down barriers to arts, one story at a time.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,599 | 0,349 |
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 ».