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Enregistrement W2753140505 · doi:10.14236/ewic/eva2017.37

A Framework for Hybrid Multimodal Performances

2017· article· en· W2753140505 sur OpenAlexaff
Shannon Cuykendall, prOphecy sun, Reese Muntean, Thecla Schiphorst, Steve DiPaola

Notice bibliographique

RevueElectronic workshops in computing · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage, Metaphor, and Cognition
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman–computer interactionComputer sciencePerforming artsVirtual realitySpace (punctuation)Wearable computerMultimediaRelation (database)Action (physics)Physical spaceVirtual spaceArtificial intelligenceVisual artsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The boundaries between physical and virtual spaces are becoming more blurred in our everyday lives with the advent of wearable action cameras, virtual reality technologies, and algorithmicallyled audience interactions. Artists and creatives have been at the forefront of exploring these new technologies; however, little literature exists that reflects on best practices for navigating this new complex space. We reflect on our experiences in creating and participating in what we refer to as ‘hybrid multimodal performances’ or performances that blend physical and virtual spaces. We propose a framework of aesthetic choices we have implemented to seamlessly blend physical and virtual entities. We consider aspects such as the interaction between the camera and performer, the integration of multiple conceptual spaces, the changing relation between the artist and the work, and the multiple transformations of shape that occur when transitioning between physical and virtual spaces.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil0,718

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeAutre devis
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
Publié2017
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Résumé présentoui

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