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Enregistrement W7065211892

Deep into the Province:ASSESSING THE VALUES OF CULTURAL NETWORKS IN THE NORTH OF THE NETHERLANDS

2023· article· en· W7065211892 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Groningen research database (University of Groningen / Centre for Information Technology) · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueX-ray Spectroscopy and Fluorescence Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetropolitan areaThe artsQuarter (Canadian coin)PopulationCultural ecologyRural areaSustainable developmentCreative Cities
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is widely acknowledged that the contribution of arts and culture to sustainable development of peripheral regions differs from culture-led development strategies in metropolitan areas (see e.g. Duxbury 2021, Lysgård 2016, Van den Hoogen 2019). Empirical study has e.g. found that on an individual level the values of rural artists differ from those living in urban areas (Stevenson, 2018), most prominent being that they have less interest in wealth accumulation, and that they avail of a network of professional relations that connects these rural artists to an ‘economy’ (Duxbury 2021) or ’ecology’ (Holden 2015, Bartleet et al.2021). Policies that include culture in rural development, however, lack an understanding of what this creative-rural ecology looks like or how it functions.<br/><br/>We aim to assess the strategies of cultural agents outside major city centres by asking how the spheres of arts and culture, the local economy and ‘the social’ interact in peripheral regions. Do these interactions contribute to sustainable (local) cultural/artistic milieus and to regional development? And how can such a contribution be demonstrated? Sustainability, here includes the durability of cultural ecologies themselves, i.e. cultural sustainability. We take the northern region of the Netherlands as our case study. This is one of peripheral regions in the country, spanning three provinces with one ‘urban’ centre, the city of Groningen (ca. 200.000 inhabitants). The region comprises ca. a quarter of the nation’s areal while only 10% of the population live there.<br/><br/>Our methodology combines a micro perspective, providing thick descriptions of the working realities of cultural agents in the region, analysing their collaborations with other agents in the cultural field and outside of the field of culture. To avoid hyperinstrumentalisation (Hadley and Gray 2017) we aim uncovering ‘emic’ (Beuving and De Vries 2014) value definitions of cultural agents rather than starting from the values defined by funders of art and culture. We combine these micro analyses with meso analysis through networks (Robins, 2012), mapping their development over four years, i.e. one cultural policy period. Currently, a preliminary round of data collection has been finished, allowing testing and finetuning our methodology.<br/><br/>Our conference paper therefore will demonstrate the value perspectives and networks of a part of the professional cultural networks in the city of Groningen. As our present data spans from 2017 to 2020, we can assess the impact of the COVID-19 pandemic on these creative networks. Our research takes a perspective in between current hyperlocal analyses of peripheral cultural agents and their values (e.g., Van der Vaart, 2019; Bell &amp; Orozco, 2020) and macroperspectives that try to assess social and economic impact on a more generic levels, such as is done with use of the Audience Spectrum (The Audience Agency, 2022) and the Culture Monitor (Boekman Foundation, 2022) in policy advice. It also links up with research on entrepreneurial ecosystems that looks at the interplay between micro/meso/macro perspectives as proposed by Srinivasan &amp; Venkatraman (2018; see also Goswami, Mitchell &amp; Bhagavatula 2018; Thompson, Purdy &amp; Venetresca 2018). Within art sociology, our research entails addressing the cultural sector from social systems theory, a theoretical lens seldom applied to the arts and cultural sectors.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,621
Score d'incertitude au seuil0,771

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,254 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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