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Enregistrement W1533730421 · doi:10.71781/9117

Temporalité et surveillance dans l'art de David Rokeby

2011· dissertation· fr· W1533730421 sur OpenAlexaboutno aff
L. Britt Snider

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2011
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Cultural and Historical Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans l’ensemble de ses œuvres, l'artiste canadien David Rokeby cherche à comprendre l’impact des images numériques de surveillance et de leurs divers dispositifs d’enregistrement et de diffusion sur le spectateur. Comment ces images peuvent-elles modifier notre perception de l'espace et, surtout, changer notre configuration du temps? Ce questionnement est le point de départ de notre étude de Seen, une installation visuelle de David Rokeby, exposée pour la première fois à la 8e exposition internationale d’architecture de la Biennale de Venise en 2002 et également présentée au Musée des beaux-arts de Montréal en 2007. Seen met en place un dispositif de surveillance électronique qui semble capter, en temps réel, les passants de la Place San Marco à Venise. Toutefois, ces images ne reflètent pas exactement le moment présent : elles sont traitées, en temps réel, par un programme informatique qui sépare les éléments immobiles des éléments mobiles, les corps en mouvement de l’architecture, et conserve les traces du mouvement. Nous sommes alors menés aux hypothèses suivantes : l’usage d’un tel dispositif de surveillance ne constitue-t-il pas une réflexion sur le passage du temps ? Cette description temporelle d’un lieu ne serait- elle pas une façon détournée d’archiver notre mémoire collective? Il s'agit donc d'examiner comment, en observant l’espace public, l’artiste propose une nouvelle lecture de notre histoire, bâtie non pas autour de l’archivage de ses monuments, mais autour de l’expérience humaine et temporelle.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,013
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,251 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2011
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