MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4396865500 · doi:10.1080/10400419.2024.2350843

Trajectories of the Creative Process: A Multiple-Drafts Analysis of Graphic Design

2024· article· en· W4396865500 sur OpenAlexafffund
Zoë Lazar-Kurz, Steven Brown

Notice bibliographique

RevueCreativity Research Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCreativity in Education and Neuroscience
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCreativityNoveltyComputer scienceProcess (computing)TrajectoryProduct (mathematics)FluencyCreativity techniquePlan (archaeology)Quality (philosophy)Fashion designIdeationPsychologyMathematics educationCognitive scienceClothingMathematicsSocial psychologyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most experimental analyses of creativity look at one-shot production tasks. However, real-world creativity occurs over long periods of time and involves extensive exploration and revision. We carried out a week-long study in which graphic design students created an advertisement for a fictional business, submitting daily drafts of their evolving ad. By analyzing the successive changes to these ads across the 7 daily drafts, we sought to characterize the trajectory of the creative process for each designer. In doing so, we elaborated on the core concept of the Geneplore model (i.e. generation + exploration) by proposing a 2 × 2 predictive scheme of creative trajectories in which a) the generative phase specifies either a global plan of the final product or merely a kernel idea for it, and b) the exploratory phase proceeds in either a linear or nonlinear manner, thereby resulting in four basic trajectories. We analyzed the relative frequency of these trajectory-types in our 37 graphic design students using a novel “change analysis” method. In addition, we examined how the novelty, quality, and stylistic features of the final ad related to the trajectory-type of the creator. The results revealed that there are multiple routes toward achieving a comparable level of novelty in a creative product.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,209
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,294 · 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'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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCreativity Research JournalMême sujetCreativity in Education and NeuroscienceTravaux en français237 207