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Enregistrement W7005425382

Radicalizing Care.pdf

2021· other· en· W7005425382 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOAPEN (The OAPEN Foundation) · 2021
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueParasite Biology and Host Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQueerPoliticsImmigrationFeminismCultural studiesEthnographyState (computer science)Hegemony
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What happens when feminist and queer care ethics are put into curating practice? What happens when the notion of care based on the politics of relatedness, interdependence, reciprocity, and response-ability informs the practices of curating? Delivered through critical theoretical essays, practice-informed case studies, and manifestos, the essays in this book offer insights from diverse contexts and geographies. These texts examine a year-long program at the Schwules Museum Berlin focused on the perspectives of women, lesbian, inter, non-binary, and trans people at the Schwules Museum; the formation of the Queer Trans Intersex People of Colour Narratives Collective in Brighton; Métis Kitchen Table Talks, organized around indigenous knowledge practices in Canada; complex navigations of motherhood and censorship in China; the rethinking of institutions together with First Nations artists in Melbourne; the reanimation of collectivity in immigrant and diasporic contexts in welfare state spaces in Vienna and Stockholm; struggles against Japanese vagina censorship; and an imagined museum of care for Rojava. Strategies include cripping and decolonizing as well as emergent forms of digital caring labor, including curating, hacking, and organizing online drag parties for pandemic times. With contributions by Edna Bonhomme, Birgit Bosold, Imayna Caceres, Pêdra Costa, COVEN BERLIN, Nika Dubrovsky, Lena Fritsch, Vanessa Gravenor, Julia Hartmann, Hitomi Hasegawa, Vera Hofmann, Hana Janečková, k\are (Agnieszka Habraschka and Mia von Matt), Gilly Karjevsky, Elke Krasny, Chantal Küng, Sophie Lingg, Claudia Lomoschitz, Cathy Mattes, Elizaveta Mhaili, Jelena Micić, Carlota Mir, Fabio Otti, Ven Paldano, Nataša Petrešin-Bachelez, Nina Prader, Lesia Prokopenko, Patricia J. Reis, Elif Sarican, Rosario Talevi, Amelia Wallin, Verena Melgarejo Weinandt, Stefanie Wuschitz.

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)0,000
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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,787

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,9870,962

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,307 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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