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Enregistrement W7071238772

Sites of Learning: Rural Artist Residencies in the East, West, and North of Canada/Turtle Island

2023· dissertation· en· W7071238772 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistic research and analysis
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleofectionPretextGestational periodArticular cartilage damageDemotionLiquation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As spaces for professional development and creative incubation, artist residencies represent important stepping stones in artists’ careers. Often overlooked are those established in rural areas, which serve as sites for community gathering, sharing, and learning. Rural communities also face distinct challenges, such as mass urban migration, imminent climate change, and waning support for rural education studies. The purpose of this thesis is to identify what practices are underway at three rural Canadian artist residencies, by examining educational infrastructures, environments, and attitudes. Using case study and autoethnographic methods (written and visual journaling, field notes, interviews) these practices are explored from the perspectives of visiting artists-in-residence, local residents, and residency staff. The results illustrate innovative strategies that seek to empower, connect, and grow artist residencies as places of public pedagogy, contextualized by their rural locales. Described using six themes, they depict learning at rural artist residencies as: (a) embedded in social context, (b) situated in relation to the land, (c) occurring at an intersection of industries, (d) involving informal learning relationships, (e) requiring a hunger for knowledge, and (f) rooted in issues of access. This study suggests that the resulting infrastructural, environmental, and attitudinal practices can be mobilized to sustain and/or revitalize rural communities through dynamic networks, socially engaged programs, and arts advocacy.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,327
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeObservationnel
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'admission2
Résumé présentoui

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