Defining Artful Literacies: Adolescent Affects, Belonging and Cross-Sectorial Creativity
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».