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Enregistrement W7132992126

Behind Closed Doors: How the Peer-review Process Works and How Arts Councils Make Decisions About Arts Funding

2017· dissertation· W7132992126 sur OpenAlexaboutno aff
Marisol J. D'Andrea

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2017
Typedissertation
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe artsCLARITYProcess (computing)AdjudicationExcellenceCreativityBridge (graph theory)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Visual artists have often expressed discouragement and mistrust of the peer-review process in the arts. In conversations and in interviews I conducted in 2012, visual artists explained that they mistrusted the decision-making granting system because they did not understand art councils’ categorization policies and processes. Once artists were denied funding, they often did not reapply. They wished that they had learned the reason for being turned down. As a visual artist, I share this sentiment. Arts grants applications are assessed under the peer-review model. The peer-review model is a closed-door process. Peer review has become the standard process to assess artistic excellence and artistic merit. Several scholars and artists find that the peer-review process is flawed and hence it has been questioned by the lack of transparency. Hence, this dissertation provides more clarity of the peer-review process and opens the doors in an aim to unveils the process. I study three arts councils: The Canada Council for the Arts (CCA), the Ontario Arts Council (OAC), and the Toronto Arts Council (TAC). This study focuses on the adjudication of funding for the visual arts. In order to understand the complexity of the issues in the art world, I use a multi-disciplinary approach, drawing from education, social psychology, business, economics, and the arts. This study examines the dynamics of the decision-making process in the peer-review process and it is organized in three chapters that resulted in three independent papers that have been submitted for publication. Paper One, using discourse analysis, examines the definition of “artistic excellence” that is applied during the deliberation process. Paper Two studies government priorities that shape arts funding decisions. I draw from Pierre Bourdieu’s concept of Symbolic Power as the mechanism to analyze how government agencies exert influence on arts funding decision. Finally, in Paper Three, I focus on group decision-making. I draw from Irving Janis’ theory of Groupthink, a psychological phenomenon that occurs within a group of people, wherein the desire for conformity in the group results in an irrational or poor decision-making outcome. The three unique research papers explore the overall decision-making dynamic forces of arts councils in regards to peer-review processes and open new doors for the peer-review process because arts funding matters.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,152
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,362
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil0,804

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1520,362
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0330,037
Communication savante0,0530,032
Science ouverte0,0050,016
Intégrité de la recherche0,0110,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,004

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 Opus0,185
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineÉvaluation
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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