Notice bibliographique
Résumé
What one tries to do in an ekphrastic poem—a poem inspired by a work of art—is what one tries to do in any poem: to capture something in a way that is faithful to all its facets and addresses both its known and unknown aspects. Blending first-person creative non-fiction with craft/pedagogy, this chapter discusses the writer’s early encounters with art and the development of her ekphrastic practice, particularly through her work with the late Ottawa poet Diana Brebner. She brings her experience to the classes she teaches at Concordia University, in which she takes her students to the Montreal Museum of Fine Arts. The essay suggests various ways a writer may approach an artwork and considers the ethical challenges, and others, which ekphrasis may pose. How might the interdisciplinarity of the process expand the nature of writing and pedagogy in other ways? A recent experiment in “inside-out ekphrasis,” in which poets in the writer’s graduate workshop created work in other artistic disciplines (in which they might have no expertise) that drew upon their thesis projects, was one of the most rewarding experiences of her teaching career. Shaken out of their usual practices, the students lost themselves to find themselves.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,015 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,017 |
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 ».