Notice bibliographique
Résumé
Despite good intentions, academic research often reflects an extractive model and is not always seen as useful within the Canadian arts sector. Mass Culture is a non-profit organization that aims to bring together cultural workers and academics in support of collaborative research and better knowledge mobilization. To that end, their Research in Residence (RinR) initiative involved complex collaborations between the arts sector and academia to explore five applied research projects on a topic of shared importance to participants - that is, articulating the value of the arts through qualitative rather than quantitative measurements. To learn from the experimental research design, participants conducted a developmental evaluation with five lines of inquiry: benefits and effects, program design adaptations, values alignment, efficacy and potential, and knowledge mobilization and research engagement. The evaluation had three purposes: (1) to gather data and facilitate analysis of the key questions that the initiative was trying to understand; (2) to inform Mass Culture's implementation and adaptation of the initiative; and (3) to generate insights on principles and practices that could inform the design of future initiatives. This article considers the second and third purposes, outlining key lessons learned that shaped the initiative and/or should inform future projects.
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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 | 0,040 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,025 |
| Communication savante | 0,019 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,003 |
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 ».