MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2794758787 · doi:10.15200/winn.152224.41483

Science AMA Series: I’m an artist who translate scientific data into sculptures and musical scores. AMA!

2018· dataset· en· W2794758787 sur OpenAlexaboutno aff
Nathalie Miebach, r Science

Notice bibliographique

RevueThe Winnower · 2018
Typedataset
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMusicalSeries (stratigraphy)SculptureArtVisual artsArt historyComputer scienceGeologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hi Reddit, My name is Nathalie Miebach and I am Boston-based artist who translates scientific data related to ecology, climate change, and meteorology into woven sculptures and musical scores. I find data very poetic. By using somewhat unorthodox ways of representing data, I’m trying to tap into more nuanced stories embedded in data that traditional ways of scientific representations have a harder time tapping into. My method of translation is principally that of weaving—in particular, basket weaving—as it provides me with a simple yet highly effective grid through which to interpret data in three-dimensional space. Central to this work is my desire to explore the role visual aesthetics play in the translation and understanding of scientific information. I also translate weather data into musical scores that are build entirely of weather data, but integrate human experiences and interpretations of weather events. The juxtaposition of objective data and more nuanced, subjective readings of weather, lead to a musical/sculptural translation that explores how human emotions and experiences influence the perception of weather. These musical scores are translated into woven sculptures and are used in collaborative performances with musicians / composers all over the country. We’ve had over 11 concerts, called Weather Scores, and I’m getting ready to organize the next one this Summer in Montreal, Canada! Check out my work here and don’t miss my TED Talk as well as this BrainPickings write-up of my work. My friends over at NOVA PBS (where some of my work is featured on Instagram today: @novapbs) have a whole vertical dedicated to climate change, they’re been reporting on it in their email newsletter—sign up here, and their film, “Decoding the Weather Machine,” premieres April 18 at 9/8c on PBS. One of the questions I wrestle with in the studio everyday is whether or not data can ever be approached and treated as an artistic medium or if the very act of translating data into art destroys its objectivity that is part of the integrity of information. Ask me any questions you have about data, art / science collaborations, data translation into 3D and music, or anything else you’d like.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,722

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2160,106

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,299 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe WinnowerMême sujetResearch Data Management PracticesTravaux en français237 207