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Enregistrement W2224484945 · doi:10.1162/leon_a_01233

Expressive Cartography, Boundary Objects and the Aesthetics of Public Visualization

2016· article· en· W2224484945 sur OpenAlexaff
Patricio Dávila, Dave Colangelo, Maggie Chan, Robert Tu

Notice bibliographique

RevueLeonardo · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensOntario College of Art and Design
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisualizationConceptualizationIndexicalityArtifact (error)Object (grammar)VisibilityModalitiesBoundary objectComputer scienceProcess (computing)AestheticsSociologyHuman–computer interactionVisual artsEpistemologyArtGeographyArtificial intelligenceSocial sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aesthetic visualization projects that incorporate users, community stakeholders, multiple modalities and technologies emphasize the way that an artistic visualization can be both an artifact and a process—a conceptualization of aesthetic visualization that is useful for thinking about visualization in general. In this article, the authors propose the concept of the visualization as boundary object, a move away from the indexical claims of visualization and instead toward an acknowledgment of the entangled nature of social, political, economic, cultural, technological and environmental actants. Through a description of the In the Air, Tonight public visualization project, the authors suggest that by making manifest the connections between these actants, a visualization project, as a form of expressive cartography, can contribute to the visibility of and engagement with important issues (e.g. homelessness) that affect society.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,668
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,317
Tête enseignante GPT0,544
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2016
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Résumé présentoui

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