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Enregistrement W2755449668

Portraits d'espaces : une exploration des caractères historiques, identitaires et relationnels du "non-lieu" à travers une pratique multidisciplinaire

2016· article· fr· W2755449668 sur OpenAlexaboutno aff
Ziad Bitar

Notice bibliographique

RevueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette recherche se fonde sur la notion de non-lieu, tel que développé par Marc Augé dans son ouvrage « Non-lieux. Introduction à une anthropologie de la Surmodernité » (1992). Avec leurs aspects génériques, leurs super-fonctionnalités et leurs semblants d'autonomie, les non-lieux prennent différentes formes (autoroutes, hôtels, écrans, etc.) et font partie de notre expérience quotidienne. Il me semble que c'est les structures de la mobilité qui concentrent, à l'extrême, le manque de caractéristiques historiques, identitaires et relationnelles du non-lieu. Pour cette raison, les non-lieux de la mobilité, en tant qu'édifices consacrés aux transports, aux déplacements et à la consommation, méritent une attention particulière. En plus de créer un certain sentiment de déjà-vu et une indifférence totale envers l'environnement, ce type d'espaces, de par leur connexion avec des ailleurs, représentent un modèle d'un urbanisme à échelle planétaire. Ces diverses idées me mènent à l'aéroport Montréal-Trudeau qui devient le terrain d'exploration de mon projet de création. En arpentant la zone publique de l'aérogare ainsi que la frontière terrestre de l'aéroport, des photographies, courtes vidéos, notes et plans sont réalisés afin de cartographier l'espace traversé. Ces traces constituent une mémoire de mon passage et la marche, ou plus spécifiquement la dérive, devient un moyen de développer une relation concrète et singulière avec cette structure de la mobilité.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0060,012
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,195 · 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'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
Publié2016
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