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Enregistrement W4400589453 · doi:10.1386/9781789389166_4

Defining Artful Literacies: Adolescent Affects, Belonging and Cross-Sectorial Creativity

2024· book-chapter· en· W4400589453 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueArtwork scholarship · 2024
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCreativity in Education and Neuroscience
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreativityPsychologySociologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Museum education is tightly related to arts-based education, an area typically associated with the intersections of such disciplinary domains as the arts, museum research, digital humanities, and literacy studies. A closer look at these intersections paves the way for emergent research investigating what the concept of the museum does and means for nondominant (BIPOC, 2SLGBTQ+) adolescents aged 12-19 enrolled in accessible youth programs who mobilise ‘artful literacies,’ a term we adopt and define in this chapter. To define artful literacies and subsequently interrogate the concept of the museum as a “thing” (Barad, 2007), we look across data from a CLARI-funded project in the Maritimes to propose a dynamic, and emergent re/definition of museum education in which adolescents voice and articulate their perspectives on their sense of belonging in museum spaces. In particular, non-linear data from semi-structured interviews nurtures dynamic meanings of beingwith adolescents' perspectives on museums, which inform the very concept of artful literacies. Finally, in defining artful literacies, this chapter points to significant contributions to conceptualizing the idea of the museum as a rhizomatic space that differs from the traditional, artwork-curated museum.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,325 · 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