Finding common threads: The future of costume pedagogy and practice
Notice bibliographique
Résumé
As professional practice and tertiary education face unprecedented challenges, this Special Issue explores the evolving landscape of costume pedagogy. Climate change, social inequity and technological advancements are just some of the issues which are challenging costume educators to create and implement innovative teaching methodologies and approaches. Their focus includes the decolonization of curricula, emphasizing non-western perspectives and re-emphasizing the importance of critical thinking, problem-solving, collaboration and co-creation in educational settings. Additionally, this Special Issue examines efforts to de-gender costume education, reflecting cultural shifts towards more fluid understandings of gendered identity. The integration of digital technologies in costume design is also illuminated as an emerging learning outcome, recognizing the balance between traditional craft skills, embodied awareness and technological proficiency in engaging students. Contributions come from educators across the globe, working in Australia, Canada, Finland, Italy, New Zealand, the United Arab Emirates (UAE), the United States and the United Kingdom, who offer diverse insights and practices aimed at invigorating costume pedagogy. This global reach is emphasized by the inclusion of practices inspired by the costume-related activities at Prague Quadrennial (PQ2023), demonstrating the enduring impact of such international exchanges. This Special Issue presents a snapshot of current trends and future directions in costume education, ultimately advocating for a dynamic, inclusive and responsive educational environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».