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Enregistrement W6888948738 · doi:10.25316/ir-15342

An Aesthetics of Consumption: How Trash Becomes Transformative through Participatory Arts-Based Research

2020· other· en· W6888948738 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueVIURRSpace (Vancouver Island University) · 2020
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePosthumanist Ethics and Activism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningCitizen journalismEnvironmental educationNarrativeParticipatory action researchGarbageQualitative researchPhoto elicitationPhotography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At a time where the scale of our environmental challenges is becoming increasingly evident and our fate is at risk, human beings’ collective ability to effect the changes that could mitigate consumptive behaviour is still our most significant hurdle. This research explores the potential of a participatory environmental art project using interviews and dialogue to inquire into if and how an arts-based education approach affects participants’ perceptions and emotions, environmental awareness, and behaviour. Inspired by Gregg Segal’s photographic project “7 days of garbage,” this research is designed using an arts-based educational approach focussing on the topic of consumption, habits, and waste management. It was conducted in the Spring of 2017 with families from the Montréal area who collected their garbage two weeks, were later aesthetically photographed with it, and subsequently interviewed about their experience and resulting insights. The study follows a qualitative approach, combining arts-based methodologies and narrative inquiry.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,341
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,210 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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