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Enregistrement W2093403485 · doi:10.7202/039235ar

Sense & Sensation: the Act of Mediation and its Effects

2010· article· en· W2093403485 sur OpenAlexvenueno aff
Julie Wilson-Bokowiec, Mark Bokowiec

Notice bibliographique

RevueIntermédialités Histoire et théorie des arts des lettres et des techniques · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCybernetics and Technology in Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnconscious mindPerceptionConsciousnessMediationOpposition (politics)SensationPsychologyEmpirical researchCognitive scienceSensory systemSociologyCognitive psychologyAestheticsEpistemologyPsychoanalysisPhilosophyNeuroscienceLawPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What happens when we mediate? What are the effects of mediation on the body? Are we being altered by technology? This article examines the unique occurrence of cross-model perception found to be associated with moments of acute kinaesonic expression in real-time interactive digital performance. The function and significance of cross-model perception is discussed in the light of the author’s practice with the Bodycoder System and new research into bodily self-consciousness and the sensory effects of new technology within the area of the neurosciences. Empirical findings are framed by a broader theoretical discussion that draws on John Cage’s notion of organicity and Gilles Deleuze’s sensual description of seizure, in opposition to telecommunication’s threat to the morphological stability of reality proposed by Paul Virilio. The article argues that cross-model perceptions, sensory mislocations, compensatory and synaesthesic effects of increasingly intimate and significant couplings of humans and technologies may not, as feared, represent a loss or disruption of perceptual reality, but rather indicate the register of a hitherto unconscious human facility.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,019
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,250 · 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'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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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