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Enregistrement W4401954230 · doi:10.1515/9782760650336-006

CHAPITRE 4 Réinventer les pratiques

2024· book-chapter· fr· W4401954230 sur OpenAlexaboutno aff
Claudia Blouin, Jade Gagnon

Notice bibliographique

RevueLes Presses de l'Université de Montréal eBooks · 2024
Typebook-chapter
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Du 8 au 10 février 2021, le Regroupement des arts de la scène et de l'écran (RASE), association étudiante des cycles supérieurs en Littérature, arts de la scène et de l'écran de l'Université Laval, a tenu son colloque annuel, en ligne, dans le cadre du festival Mois Multi.Profondément interpellé par l'actualité du milieu artistique et par la situation mondiale, le RASE a lancé un appel aux chercheurs émergents des arts de la scène, de l'écran, des littératures et d'autres domaines artistiques pour ouvrir un espace de partage des réflexions et des expériences en rapport avec la crise pandémique, mais aussi, plus largement, avec la notion de crise en art.En tant qu'organisatrices ayant assisté à l'ensemble des présentations, nous proposons d'examiner les réponses à la crise qui ont émergé de l'ensemble des artistes-chercheurs et des chercheurs provenant tant du Québec que de l'international qui ont répondu à notre appel.Si la philosophe Myriam Revault d'Allonnes voit dans la crise « le moment où -avec les perturbations -surgissent les incertitudes : incertitudes quant aux causes, quant au diagnostic, quant aux effets, quant à la possibilité même d'une issue » (2012, p. 110), certains chercheurs et artistes se saisissent du bouleversement comme d'une porte ouverte vers le changement espéré.Dans un premier temps, un dialogue s'est engagé autour du concept de crise en art entre les présentations de Marie-Christine Lesage, Dominique Chateau, Eirini Polydorou et Cyril Juvenil Assomo.Dans un second temps, les conférences-démonstrations du duo Nicolas Berzi et Armando Menicacci,

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,009
Communication savante0,0140,007
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0040,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,007

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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