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Enregistrement W6982372940

IMAGINING DIFFERENCE: TECHNOLOGICAL POSTHUMANIST METHODS FOR ARTS-BASED FUTURES LITERACIES RESEARCH

2023· article· en· W6982372940 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePosthumanist Ethics and Activism
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPraxisNarrativeAgency (philosophy)Futures contractPosthumanismFeelingTransformative learningQualitative research
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the future does not exist, narratives of futurity have powerful sway upon the way things unfold in the present. Teachers’ implicit feelings and beliefs about futurity can impact student outcomes and their sense of agency to make a difference in the world. This paper describes an arts-based research project that seeks to both explore and cultivate creative ways of feeling, imagining, and writing futurity among a group of teacher candidates in a teaching writing course. The paper describes a futures literacies writing workshop along with an assemblage of methodologies that instrumentalize technological posthumanist theory towards imagining and storying future difference. This research positions and challenges the posthumanisms as an invitation to engage with the discrete centrality of human desire for preferable outcomes and to instead cultivate interest in the deeply entangled processes of knowing and becoming that constitute the (other-than) human. The project reaches imaginatively into the unknown, seeking not answers but creative possibility. By engaging with posthumanist and digital arts-based methodologies in teacher education and qualitative research it is hoped that new intra-agential narratives of both futures literacies praxis and futures-oriented qualitative research might emerge.

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0060,047
Communication savante0,0120,013
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,002

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.

Tête enseignante Opus0,680
Tête enseignante GPT0,729
Écart entre enseignants0,050 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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