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Record W3112944994 · doi:10.3138/tric.41.2.f08

Youth as Subjects and Agents of Artistic Research: A Comparison of Youth-Engagement Models

2020· article· fr· W3112944994 on OpenAlexaffvenue
Sheila Christie

Bibliographic record

VenueTheatre Research in Canada · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicCreativity in Education and Neuroscience
Canadian institutionsCape Breton University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le projet pilote iCreate Cape Breton cherchait à cultiver des réseaux intergénérationnels d’artistes et de praticiens dans la communauté et avait pour objectif à long terme d’autonomiser les jeunes confrontés à des circonstances économiques ou environnementales difficiles. D’une durée de trois ans, le projet a commencé par le recrutement des jeunes en passant par des organismes communautaires reconnus. Cette démarche a été suivie d’une première exploration créative et interdisciplinaire au cours de laquelle des jeunes ont travaillé de près avec des professeurs de l’Université du Cap Breton, de même qu’avec des aînés de leur communauté. Cette première étape s’est conclue par une vitrine publique de projets menés par des jeunes en théâtre, en musique, en cinéma et en arts visuels sur le thème de la violence lente. Au cours de la deuxième étape du projet, les jeunes artistes ont travaillé de manière plus autonome pour créer un long métrage et deux documentaires courts. Si le modèle de partenariat employé à la deuxième étape du projet a mis en lumière des défis liés aux dynamiques de pouvoir, aux responsabilités et aux attentes, il s’est avéré plus efficace que le modèle de mentorat employé à la première étape du projet en ce qui concerne la responsabilisation des jeunes partenaires de recherche et la promotion de la résilience et de la transformation sociale à long terme.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.992
Threshold uncertainty score0.056

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0030.002
Science and technology studies0.0030.009
Scholarly communication0.0100.005
Open science0.0010.005
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.645
GPT teacher head0.526
Teacher spread0.119 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

Study designQualitative
DomainMethods
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2020
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