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Enregistrement W7135160755

In Defense Of Friction: Designing for agency through constructivist entanglements

2023· article· en· W7135160755 sur OpenAlexaff
Jennifer Briselli

Notice bibliographique

RevueOCAD University Open Research Repository (OCAD University) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEmbodied and Extended Cognition
Établissements canadiensOntario College of Art and Design
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive reframingAgency (philosophy)Transformative learningConstructivist teaching methodsPresentation (obstetrics)Experiential learningWork (physics)Phenomenon
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article seeks to interrogate and reframe the role of friction in design from a separate and isolated phenomenon that hampers a system to one that emerges from the entangled interactions between objects and their environments and serves as a valuable feedback cycle within the system. This feedback can teach us how to facilitate more equitable experience ecosystems where agency is organically empowered to emerge instead of granted or allowed. To this end, design is overdue for a constructivist turn as a counterbalance to cognitivist and behaviourist modes of thinking. Constructivist approaches necessarily rejigger the relationships between designer and designed and reframe their interactions as emergent entanglements rather than linear dynamics. Drawing on the work of Dewey, Friere, Mezirow, Barad, and others, this presentation explores and synthesises key ideas from agential realism, transformative learning theory, and liberation pedagogy through a constructivist, systems-oriented lens to identify themes with great potential for the work of systemic designers.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil0,905

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,177 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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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