Bibliographic record
Abstract
Les universitaires et les praticiens s’efforcent de comprendre les liens entre l’art militant et la création artistique (artivisme), d’une part, et l’activité et le comportement entrepreneuriaux, d’autre part, les considérant tous deux comme des catalyseurs de la transformation sociale. Nous explorons ici l’artivisme en tant qu’effectuation entrepreneuriale en relation avec l’inégalité du genre. Nous observons que les artivistes sensibilisent à la nature politique de la création artistique, en la présentant comme un moyen d’améliorer la société de bas en haut. En engageant l’affect, ils cherchent à engendrer des pratiques agissantes et participatives qui remettent en question les relations de pouvoir au sein de l’art, de la culture et de la société en général. Pour explorer cette question sous l’angle de l’effectuation, nous nous intéressons à une exposition sur l’inégalité du genre, produite en 2016 à Paris. Nous recréons l’exposition, toujours à Paris en 2018, avec 20 des 81 œuvres d’art originales pour analyser les réactions des observateurs à leur propre engagement. À partir des données, préliminaires dans leur forme, nous suggérons que l’artivisme pousse le public à envisager un changement de comportement par rapport à l’inégalité du genre, car la possibilité d’un nouveau comportement est exprimée de manière spontanément effectuale. Nous concluons que l’intégration de l’artivisme à l’entrepreneuriat pour redresser les inégalités a des effets positifs lorsque l’artivisme est conçu comme l’ouverture du domaine des possibilités pour soi et pour les autres, sans attente de résultats ou de gains.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".