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Enregistrement W7111946349

An evidence-based approach to creating a culture of inclusive opportunity through arts and creativity

2025· article· en· W7111946349 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueDurham Research Online (Durham University) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt Education and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNewcastle UniversityUniversity of WinchesterBath Spa UniversityTeesside UniversityDurham UniversityYork UniversityUniversity of BradfordEdge Hill UniversityUniversity of LeedsOhio State University
Mots-clésCreativityDisadvantagedThe artsAttendanceCurriculum
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The final report in a twelve-part series campaigning for a country that works for all children and young people. #ChildrenFirstProduced jointly by Child of the North and the Centre for Young Lives, the twelfth and final report in the Child of the North 2024/25 campaign series warns the talents of millions of children are being ignored and wasted, and calls for creativity to be embedded into an inclusive school curriculum supporting all children – including those with SEND – to develop a new generation of creatives to boost economic growth.First published in March 2025, An evidence-based approach to creating a culture of inclusive opportunity through arts and creativity, calls for the Government’s Opportunity Mission to boost culture, creativity, and arts in schools to inspire children, improve mental health, strengthen school belonging, tackle the school attendance and attainment crises, and support children from the most disadvantaged backgrounds to build careers in the creative industries.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil0,892

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,207
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeSans objet
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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