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Enregistrement W2785780634

Mean time: seven ways to look at time and mobility

2016· article· en· W2785780634 sur OpenAlexaboutno aff
Cidália Ferreira Silva

Notice bibliographique

RevueRepositóriUM (Universidade do Minho) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInformation Systems Theories and Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade do Minho
Mots-clésComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper’s idea was triggered by the exhibition “Cedric Price: Mean Time,” presented at the Canadian Centre for Architecture in Montréal. Starting with the premise that mobility is a contingent (Till, 2009) act, this text looks at the different time(s) created by this contingency. The seven time(s) here considered are: Suspending Time, Free Time, Expanding Time, Distorting time, Folded Time, Loosing time, and Living time. Through specific “spatial stories” (de Certeau, 2002) each time is explained, in their features, unfolding how time-mobility shapes the way we create different appropriations of space, transmuting not only places, but also the relationship between ourselves and the other. The faith in progress gives us the sensation of a non-stopping improvement of mobility, namely the infrastructures, systems and technology. It seems that everyday we have new ways to displace ourselves in space that are faster, and better. More speedy trains, more airplane flights, more cars, more...Nonetheless, we know that this linear time of progress is coexistent with other parallel time lines of disruption and failure. For example, the Portuguese trainroad known as “Linha do Oeste” has a long story of planned suspension attached to it: not only suffering from underinvestment and lack of maintenance but what is more with timetables that do not fit the needed working rhythms of users. All these are at the basis of what the detractors reclaim as the argument for suspension: the lack of users. By suspending time, human beings are being conditioned in their living mobility, with consequences that are far beyond this physical infrastructure and its occupied space. This is only a particular time case explored in this mean time.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,842
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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,239 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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