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Enregistrement W4410182872 · doi:10.3389/frsus.2025.1592706

Commissioning community-based art projects to support engagement with nature-based solutions

2025· article· en· W4410182872 sur OpenAlexaffabout
Maleea Acker, Kristian L. Dubrawski, Crystal Tremblay, Gregg Brill, Marlene Créâtes, Colton Hash, Erin Robinsong, Annabel Howard

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sustainability · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMuseums and Cultural Heritage
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProject commissioningProcess managementCommunity engagementEngineeringSociologyComputer scienceEngineering managementBusinessPolitical sciencePublishingPublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding social-ecological connection is paramount to adoption and long-term viability of nature-based solutions (NbS). Here, we describe a three-year trial of community-engaged participatory research (CBPR) through an artist commission program run by Engage with Nature-based Solutions ( http://www.engagewithnbs.ca ). The program has thus far commissioned twelve Canadian artists to contribute their artistic research to facilitate conversations about climate change and conceptualizations of NbS. The artists we commissioned created a piece of art for their local community on NbS and climate, facilitated a community-engaged workshop to share their research creation, and supported the development of an online toolkit meant to help other communities engage with NbS and climate change. We suggest that this commission program is a cost-effective way to: (i) reach a diversity of communities typically outside the reach of academia, (ii) enlarge audiences who are engaged with NbS, (iii) provide alternative formats and mediums for engagement and education on NbS, (iv) give credence to artistic work as climate work, and (v) provide opportunities for collaboration between the arts/sciences and community/academia.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,261

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0230,010
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0040,021
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,003

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

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Publié2025
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