MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407068795 · doi:10.18192/clg-cgl.v8i2.7370

Intro to special issue

2025· article· en· W4407068795 sur OpenAlexaffvenue
Mary Elizabeth Luka, Robin Nelson, Shawn Newman, Robin Sokoloski

Notice bibliographique

RevueCulture and Local Governance · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensToronto Arts FoundationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the first of this double issue, we grounded the collection in Mass Culture’s Research in Residence: Arts’ Civic Impact (RinR) project. Aimed at creating a suite of impact measurement frameworks for arts organizations to assess where and how their work has impact, the SSHRC- and Mitacs-funded project embedded four individual graduate student researchers and one team of two graduate students—all from different post-secondary institutions—in arts organizations across the country. Also supported by a group of arts funders comprising an advisory, this first-of-its-kind initiative has had impressive impacts of its own in both the academic and culture sector spheres. Since publishing our first collection of articles, the landscape has changed. RinR’s graduate student researchers have all moved on in some way, be it finishing a master’s degree and starting a doctorate, finishing a doctorate and moving into a post-doctoral fellowship, finishing graduate school and working within an academic institution, and even continuing with their studies while starting a family. Other people involved in RinR have likewise changed jobs or even left the arts sector or academia altogether. Assembling this second issue has afforded us, the co-editors, some very welcome reflection on the project, the relationships we built through it, and how it continues to shape both our individual careers and perspectives on the arts’ civic impact.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,794

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCulture and Local GovernanceMême sujetCultural Industries and Urban DevelopmentTravaux en français237 207