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Enregistrement W4396821859 · doi:10.54481/intertext.2023.2.10

Enquiring for Expressing Identity within Art Courses in Conventional Classes from the Diversity and Inclusion Perspective

2024· article· en· W4396821859 sur OpenAlexaff
Lucie Russbach

Notice bibliographique

RevueIntertext · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Education and Multiculturalism
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion (mineral)Perspective (graphical)Diversity (politics)Identity (music)SociologyGender studiesAestheticsAnthropologyArtVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The multiplication of identity defining spaces in our globalized and technological society can generate tensions for individuals who are in a situation of negotiating, in different contexts, multiple identities that are sometimes perceived as incompatible (Beauregard, 2019). Indeed, each individual has several identities - these being flexible and evolving -, being at the intersection of several types of diversity, even if he is the only representative of his "category" (Ginzburg, 2003). These identities are expressed differently in the different spheres of his work and life, including school, and in each of the school subjects, including the arts. This text aims to discuss - in the context of the visual arts - the expression of identity from a perspective of diversity and inclusion. Therefore, the articulation and adaptation to the context of individual identities will be addressed, and especially the interactions between individual and social identity (Descombes, 2017). The fine arts discipline is examined as a privileged terrain of expression (Lemonchois, 2011) and sharing of sensitive experience (Rancière, 2000). How can this space of intersubjective dialogue lead to better understanding between individuals, to greater inclusion of individual diversity and multiple identities, and ultimately to an improvement in coexistence? These are the aspects mainly explored in this article.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,336 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2024
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Résumé présentoui

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