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Enregistrement W4401954835 · doi:10.1515/9782760650336-016

CHAPITRE 14 Le corps confiné, parfois oublié

2024· book-chapter· fr· W4401954835 sur OpenAlexaboutno aff
Marie-Eve Skelling Desmeules

Notice bibliographique

RevueLes Presses de l'Université de Montréal eBooks · 2024
Typebook-chapter
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Medicine and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le corps confiné, parfois oubliéLa création, l'apprentissage et l'enseignement du corps en mouvement Marie-Eve Skelling DesmeulesLe confinement imposé en raison de la crise sanitaire a eu et continuera d'avoir d'importantes répercussions sur les manières de créer, d'enseigner et d'apprendre les arts.Heureusement, la technologie nous permet de rester en contact et d'aller à la rencontre de l'art.Figés derrière nos écrans, mieux protégés, nos corps restent souvent oubliés.Voilà un constat qui m'a paru évident dans les 12 cours (dont 8 propres à l'éducation artistique) que j'ai offerts entre la session de printemps-été 2020 et la session d'automne 2021 à la Faculté d'éducation de l'Université d'Ottawa et qui a trouvé écho dans de nombreuses discussions que j'ai eues avec des collègues en contextes universitaires, artistiques et scolaires.Je traiterai ici de différentes stratégies mises de l'avant en contexte de création, de diffusion et d'enseignement des arts durant la pandémie, principalement en lien avec le travail du corps en mouvement, du corps dansant.Mes réflexions s'appuient principalement sur des expériences et des initiatives personnelles ainsi que sur plusieurs échanges que j'ai eus avec Anik Bouvrette, fondatrice et directrice de la compagnie Tara Luz Danse.Ces échanges étaient liés à différents projets de collaboration qui ont mené à des captations d'un spectacle ainsi qu'à des discussions portant sur la place et l'importance de la danse en contexte scolaire, à un atelier virtuel sur la danse et ses possibilités interdisciplinaires, ainsi qu'à une communication conjointe lors d'un colloque scientifique.Grâce à ce

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0110,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0750,020

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 GPT0,261
Écart entre enseignants0,234 · 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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