Imaging a Sense of Place and Community:Curating Socially Engaged Art Interventions through Art-Based Action Research (ABAR)
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation investigates how innovative Socially Engaged Art (SEA) practices can cultivate a sense of community and place within rapidly transforming urban environments, focusing on Griffintown, Montreal—a historically post-industrial neighbourhood undergoing significant redevelopment. Employing Art-Based Action Research (ABAR) as its methodological framework, the study examines how art interventions can inspire social change and fortify community bonds. Three SEA interventions—a photography workshop, a collective mapping exercise, and a virtual open call—engaged diverse participants, fostering reinterpretations of Griffintown's spaces and cultivating connections among its evolving communities. Through iterative refinement and formative evaluations, the research deepened insights into the potential of SEA to foster meaningful community engagement. By fostering creativity, critical thinking, and dialogue, the interventions built a sense of place and community and contributed to the broader discourse on art's role in society. Findings highlight SEA's capacity to nurture a sense of belonging and collective identity, particularly in areas experiencing rapid urban transformation. The study emphasizes the role of socially engaged artists as curators and educators who facilitate dialogue, social integration, and cultural resilience. This dissertation advocates for curatorial practices that prioritize inclusivity, participation, and the empowerment of marginalized communities, proposing a model for curating SEA that bridges artistic, educational, and community-building endeavours. By addressing the intersections of art education, urban pedagogy, community engagement, and cultural policy, this work offers new frameworks for developing SEA interventions that promote cultural democracy and social change. This research's theoretical and practical contributions provide valuable insights for artists, educators, institutions, and policymakers, paving the way for inclusive, sustainable, and participatory pluralism in urban contexts.
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 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 | 0,027 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,022 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».