Crisis Text Line Benefit Festival: An Applied Study in Event Planning and Practice
Notice bibliographique
Résumé
For my Honors Capstone Project, I created and hosted my own benefit concert as an opportunity to gain real experience in event management, booking, production, marketing, and promotion. Although I’d had incredible experiences in my extracurricular activities and internships, I had not yet been able to conceptualize my own event and see it all the way through. The Crisis Text Line Benefit Festival took place on Wednesday, October 25, 2017, at Funk N’ Waffles in downtown Syracuse. All proceeds were donated to Crisis Text Line, a non-profit organization that provides 24/7 counseling services via text message. The two performers were Laura Stevenson, an indie rock singer from Rosedale, NY and Cat Clyde, a blues singer from Stratford, Ontario. In addition to the live performances, the show was live streamed online for donations, provided custom merchandise, and had two component pages for ancillary fundraising. Money raised from this event helped to save more lives each day by funding counselor training, covering texting fees for thousands of at-risk texters, or expediting the global expansion of Crisis Text Line. My goals for my Honors Capstone Project were to hone these event planning and promoting skills and become a better music industry professional while doing my part for suicide prevention.
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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 | 0,019 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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.
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 ».