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Enregistrement W4404476435 · doi:10.1525/9780520422735

Remix

2016· book· en· W4404476435 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMusic History and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Celebrating the diversity of institutions in the United States, Latin America, and Canada, Remix aims to change the discourse about museums from the inside out, proposing a new, “panarchic”—nonhierarchical and adaptive—vision for museum practice. Selma Holo and Mari-Tere Álvarez offer an unconventional approach, one premised on breaching conventional systems of communication and challenging the dialogues that drive the field. Featuring more than forty authors in and around the museum world, Remix frames a series of vital case studies demonstrating how specific museums, large and small, have profoundly advanced or creatively redefined their goals to meet their ever-changing worlds. Contributors: Piedade Grinberg (Brazil), Nichole Anderson (Canada), Dr. James D. Fleck O.C. (Canada), Vanda Vitali (Canada), Lydia Bendersky (Chile), Andres Navia (Colombia), Manuel Araya-Incera (Costa Rica), Oscar Arias (Costa Rica), Alejandro de Avila Blomberg (Mexico), Marco Barerra Bassols (Mexico), Cuauhtémoc Camarena Ocampo (Mexico), Miguel Fernández Félix (Mexico), Demian Flores (Mexico), Teresa Morales (Mexico), Nelly Robles (Mexico), Hector Feliciano (Puerto Rico), Mario Vargas Llosa (Peru), Santiago Palomero Plaza (Spain), Maxwell L. Anderson (United States), Susana Bautista (United States), Graham W. J. Beal (United States), Jane Burrell (United States), Thomas P. Campbell (United States), Erica Clark (United States), Chip Colwell-Chanthaphonh (United States), Kristina van Dyke (United States), William Fox (United States), Ben Garcia (United States), Ivan Gaskell (United States), Tomas W Hanchett (United States), Richard Koshalek (United States), Clare Kunny (United States), Stephen E. Nash (United States), Joanne Northrup (United States), Jane G. Pisano (United States), Edward Rothstein (United States), Karen Satzman (United States), Lori Starr (United States), Carlos Tortolero (United States), David Wilson (United States), Fred Wilson (United States), Guillermo Barrios (Venezuela), Patricia Phelps de Cisneros (Venezuela)

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)0,010
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,559
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5590,288

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,146 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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