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Enregistrement W4414151843 · doi:10.1080/00393541.2025.2507537

Settler Colonial Misrecognition in Story Collection Socially Engaged Art

2025· article· en· W4414151843 sur OpenAlexfundaboutno aff
A.D.L. Rowe

Notice bibliographique

RevueStudies in Art Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural Heritage Management and Preservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésColonialismEthnographyAgency (philosophy)NarrativeIndigenousPower (physics)Perspective (graphical)Subject (documents)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Story collection—the practice of generating art or research by gathering participant narratives and combining them into a single product—is a popular method used by socially engaged artists and art education researchers. This ethnographic case study germinated with the examination of a story collection artwork executed at a gallery in a co-governed Indigenous–settler community in northern Canada. It expanded to consider how both my ethnographic methods and social practice art enact extractive, settler colonial approaches to knowledge. Working from Indigenous studies scholarship, particularly Sean Glen Coulthard (Yellowknife Dene), I show how repeated misrecognition of what Indigenous (and even settler) residents valued contributed to a local phenomenon of storytelling fatigue. This is a form of exhaustion brought on by excessive requests from outsiders to contribute to a project or artwork. These findings signal the need for artists, galleries, educators, and researchers to scrutinize how their undertakings are informed by the settler colonial politics of recognition.

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil0,970

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,203 · 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
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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