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Enregistrement W2284559804 · doi:10.4000/mimmoc.2135

L’exploitation du cyberespace dans l’art contemporain autochtone : levier de parole et d’occupation du territoire

2015· article· fr· W2284559804 sur OpenAlexaffabout
Louise Vigneault

Notice bibliographique

RevueMémoire(s) identité(s) marginalité(s) dans le monde occidental contemporain · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueCultural Insights and Digital Impacts
Établissements canadiensUniversité de MontréalMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au Canada comme ailleurs dans le monde, les productions des créateurs d’origines autochtones sont devenues de véritables outils de savoir, de négociation identitaire, de transmission et d’actualisation culturelles. Si, jusqu’au XIXe siècle, certains dispositifs comme le wampum ont synthétisé la connaissance géopolitique, la mémoire des alliances et ont transmis les dynamiques territoriales à travers le temps et l’espace, cette « chaîne d’alliance » semble connaître une résurgence, dans les arts visuels, à travers l’exploitation de la cyber communication. Depuis quelques années, les créateurs exploitent les outils de communication internet et du web 2. 0, aussi bien dans le but d’assurer une diffusion efficace de leurs productions que pour exprimer les nouveaux rapports de pouvoir qui s’exercent dans les politiques de revendications territoriales et législatives. Si ces outils présentent certaines limites quant à leur potentiel informatif et démocratique, ils participent activement aux transformations des espaces discursifs, en réactivant les liens nécessaires entre le sujet, sa culture et son territoire. Nous proposons donc ici une réflexion sur les modalités d’utilisation du cyber langage par les artistes, son potentiel de rayonnement, d’autonomisation et de subversion.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,459
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,016
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,196 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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