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Enregistrement W7053716746

What do we mean when we talk about care?

2024· other· en· W7053716746 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of the Arts London Research Online (University of the Arts London) · 2024
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Subatomic Physics Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)Session (web analytics)PoliticsFeminismDuration (music)EthnographyEvent (particle physics)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Close reading
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As part of the ‘Women in Revolt’ conference at Tate Britain, this out loud reading group responded to current debates on the need for art institutions to be more ‘accessible’ and ‘inclusive,’ touching on intersectional feminist explorations of care and access, collectivity and healing. Readings opened up questions about the different associations and political urgencies of terms including ‘care,’ ‘hospitality,’ ‘access’ and ‘access intimacy.’ Highlighting how art institutions have both co-opted and wilfully misconstrued practices of care, the session points to how we might care for one another better, while also pushing cultural institutions to take better care of us. The session was contextualised and introduced by Helena Reckitt and Beth Bramich of the Feminist Duration Reading Group. Discussions during the session highlighted the problematics of an event branded as care-oriented that met in a room without ventilation or PPE. Readings Together we read selections from: • Leah Lakshmi Piepzna-Samarasinha, from ‘Care Webs: Experiments in Creating Collective Access,’ in Care Work: Dreaming Disability Justice, Vancouver: Arsenal Pulp Press, 2018, pp41-47 introduced by guest artist Leah Clements • Johanna Hedva, Sick Woman Theory, 2020 (based on original essay in Mask Magazine, 2016) • Johanna Hedva, Why It’s Taking So Long, Topical Cream, 2022 introduced by Katrin Lock of the Feminist Duration Reading Group

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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