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Enregistrement W2755515546 · doi:10.17742/image.ld.8.2.8

Drones Caught in the Net

2017· article· fr· W2755515546 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueImaginations Journal of Cross-Cultural Image Studies · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueUnderwater Vehicles and Communication Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDroneNet (polyhedron)BiologyMathematicsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract | This short experimental essay reflects upon our video Points of Presence. In producing the video we used unmanned aerial drones to visually and vertically examine undersea fibre-optic cables of the North Atlantic. We reflect upon how the drone’s flying technologies allow pilots to creatively engage with the atmospheric element. We argue that the drone’s optical and object-avoidance technologies share similarities with the mammalian senses. In concluding, we examine how drones and information infrastructures reflect each other as complex and imperfect systems designed to extend the human body and senses across geographies.Résumé | Ce court essai expérimental se penche sur notre vidéo Points of Presence. En produisant la vidéo, nous avons utilisé des véhicules aériens sans pilote pour examiner visuellement et verticalement les câbles de fibres optiques sous-marins de l’Atlantique Nord. Nous réfléchissons à la façon dont les technologies de navigation du drone permettent aux pilotes d’interagir de manière créative avec l’aspect atmosphérique. Nous soutenons que les technologies optiques et d’évitement des objets du drone partagent des similitudes avec les sens des mammifères. En conclusion, nous examinons comment les drones et les infrastructures d’information se reflètent comme des systèmes complexes et imparfaits conçus pour prolonger le corps humain et les sens à l’échelle de la planète.

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.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
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 enseignants0,710
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0010,004
Communication savante0,0060,013
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,357 · 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