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Enregistrement W4399201792 · doi:10.47061/jasc.v4i1.8100

Art and Science of ‘Escape’

2024· article· en· W4399201792 sur OpenAlexaboutno aff
Fiona McKenzie, Megan Seneque

Notice bibliographique

RevueJournal of Awareness-Based Systems Change · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTravel Writing and Literature
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAstrobiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As authors we draw from our experience of hosting two virtual design and imagination labs, where we took a deep dive into the evolution of our economic system with a diverse group, and had a profound collective experience imagining possible alternatives that promote wellbeing and flourishing of people and planet. These labs were convened by the David Suzuki Foundation in Turtle Island/Canada during the pandemic. In each Lab, approximately 60 participants were invited from across government, First Nations communities, civil society, academia, and activism. Both the process of inviting, and the lab design and process, were carefully curated with an intention to bring different world views and perspectives to take a deep dive into re-imagining our economic system. As pracademics and systems change practitioners, we reflect on what is required to make visible the underlying conditions (including worldviews, myths, and metaphors) that keep our current systems in place, and what might be needed to free ourselves to imagine alternatives. We refer to this liberation as ‘escape’ and propose six elements of ‘escape’ for transformation. The process of unlearning and releasing ourselves from unhelpful limiting assumptions and worldviews applies to those ‘facilitating’ these processes of systemic change, as much as it applies to those participating in the labs. This form of collective practice requires constant vigilance, as no single methodology of framework is fit for purpose. We reflect on what this kind of methodological pluralism invites and offers, as we bring together different ways of knowing and different knowledge systems, and re-imagine alternatives that recognise the limitations and impact of our current economic system on people and planet.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0110,140
Communication savante0,0190,022
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0070,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,222 · 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'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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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