Experiential Learning as Archival Activation
Notice bibliographique
Résumé
Music archives hold unique value in understanding the process of creators and sparking creativity in new researchers through their exploration. The University of Calgary Archives and Special Collections preserves and shares the archives of prominent composers, record labels, musicians, and music historians. In 2024, three colleagues from University of Calgary Libraries and Cultural Resources were awarded funding from the Taylor Institute for Teaching and Learning to initiate an archives student-in-residence program. Through purposeful connection with archives, students, archivists and librarians, the project’s goal is to investigate the use of the archive as a site for experiential education. This student-in-residence program invites three students over the course of three years to critically explore, analyze, synthesize, interpret, and activate three prominent music archival fonds: Norma Beecroft, Edith Fowke, and Melvin Crump. The principal investigators will work with the student residents through a process of co-inquiry to support them through the archival research process and applying creative approaches to the rich and varied archival materials maintained by Archives and Special Collections. Through multiple iterations of residencies, one every year over the course of three years, team leads will be able to move beyond a single context and look for patterns that emerge from the collected experiences. This article explores and reflects on the first year of the project focused on the Norma Beecroft fonds and explores the goals of the long-term project into the coming years.
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,021 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».