Exploring Community Outreach Initiatives for Artist-Run Centers: A Case Study Using Anti-Racist Feminist Pedagogies to \nCreate Inclusive Spaces for Knowledge Exchange
Notice bibliographique
Résumé
In a city like Montreal, where language, race and class divide the city into visible and not so visible ways and geographical patterns, it is important to analyze the often unquestioned positions of privilege held both by individuals and institutions. The need to create spaces where critical thought and reflection may take place is therefore important. Based on an anti-racist feminist framework rooted in a thorough literature review, I undertook a case study based on action research, to experiment with the possibilities of opening accessible and inclusive spaces for knowledge creation and exchange in a diverse society. \n \nThe evidence presented in this thesis brings together my personal experiences with outreach programming, and the acquired information and feedback from a two day Recognizing Privilege & Oppression Workshop carried out with the board of directors and staff of articule, an artist run community centre. Data were collected utilizing both ethnographic and auto-ethnographic approaches as well as through participant worksheets, recorded notes from the workshops including key points and decisions taken, as well as the centre’s strategic plan documents. \n \nThe research questions addressed are: What changes can artist-run centres implement to be more connected to the communities in which they are located? Are notions of access and privilege being addressed on a continuous basis? How can changes be actualized under budgetary constraints? In what way should curatorial, programming, and display practices be challenged and/or modified? And what can museums and larger civic institutions learn from community run centres?
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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 | 0,007 | 0,009 |
| 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 | 0,039 | 0,019 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».