Notice bibliographique
Résumé
Brave spaces can be understood to be anything from everyday life to spaces with ground rules and an agreement to have challenging conversations. Brave spaces are sometimes assumed to be at odds with free speech. However, since hate speech discourages the speech of those targeted, brave spaces may provide more freedom of speech overall. Reality storytelling shows, in which ordinary people share personal stories, often offer an intentionally or unintentionally brave space and encourage mostly uncensored speech. For this study, the author attended reality storytelling shows across the United States and interviewed participants of these shows, seeking to answer the question: How do reality storytelling shows establish and hold a brave space? Interview transcripts, field notes, and documents were analyzed through qualitative coding, and memos were made available to the public through a blog. Some shows state ground rules along the lines of “no hate speech” for storytellers and audience members and express a willingness to remove offenders. Even shows with no rules do not tolerate hate speech when it happens. In practice, those who transgress are not always removed. Unintentional offenders may be “called in.” Although educational, the process remains uncomfortable. Lessons from reality storytelling that may translate into other areas include these actions: leaders must be willing to take action to hold the space, the community should be explicit about consequences for transgressing norms, and all participants should truly understand how they might be called upon to be brave.
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 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 | 0,030 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,035 |
| Communication savante | 0,017 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».