B-boy (dance) cipher: an innovative knowledge community's shared activity
Bibliographic record
Abstract
Mon étude porte sur le b-boying (break boy, danseur), archétype de la danse hip-hop, pour dégager l'enseignement et les procédés d'apprentissage informels inhérents aux cercles de danse improvisée – création libre (freestyle ou raw cipher). Ma méthodologie intègre certains aspects d'observation participante selon la trajectoire de recherche s'intéressant à l'influence des pratiques hip-hop sur les façons de faire et de penser. Ceci oriente mon observation participante de 13 événements et mon entrevue en profondeur avec Buddha, de la plus ancienne troupe de breaking du Canada, Canadian Floor Masters. Mon cadre théorique s'appuie sur l'apprentissage situé de Lave et Wenger, et la création du savoir de Nonaka. J'analyse le cercle de danse comme lieu permettant de s'ouvrir consciemment au changement, constatant que : 1) il existe une corrélation entre l'apprentissage situé et la création du savoir; 2) la création du savoir et les pratiques hip-hop sont interreliées; 3) la culture b-boy évoque une communauté de savoir novatrice partageant des connaissances personnelles pour générer et faire progresser un savoir collectif. Mon approche aiderait les éducateurs à mieux comprendre comment cette activité de quartier créée il y a trente ans, par et pour des jeunes du South Bronx, s'est transformée en pratique réalisée et consommée à l'échelle du globe par les jeunes et les adultes contemporains.
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 | 0.007 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".