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Enregistrement W4400584078 · doi:10.56105/cjsae.v31i2.5540

Critically Engaging Volunteer Guides

2019· article· en· W4400584078 sur OpenAlexafffundvenue
Emily Keenlyside

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal for the Study of Adult Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMuseums and Cultural Heritage
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésFacilitatorScholarshipExhibitionPedagogySociologySubject matterSubject (documents)NarrativeReflexivityVisual artsPsychologyArtPolitical scienceLibrary scienceSocial scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of art museum educators has shifted from presenter of information to facilitator of dialogue. But as art museums pledge to be more accountable to — and representative of — a plurality of publics and narratives, what is spoken about with visitors? Given revolving temporary exhibitions and expanded readings of permanent collections, guides play a dual role of adult learner and educator. This article asks what learning opportunities equip art museum guides to critically engage with challenging subject matter. A qualitative research project grounded in the author’s reflective practice, it draws on interviews with newly trained volunteer guides. Responses suggest that guides’ relationships to challenging subject matter are multilayered and deserving of both personal and institutional attention. Findings point to a need for support that includes, but is not limited to, ongoing training. This article will contribute to the growing but limited scholarship on art museum educators’ learning, speaking to efforts by trainers and adult educators to foster reflexivity and critically embrace the potentially challenging and necessary dialogues inspired by art museum collections.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,010
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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