Intro to special issue
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».