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Enregistrement W2889166750 · doi:10.7202/1049955ar

De la critique des dispositifs à l’intermédialité pour approcher les productions artistiques : bilan des travaux du séminaire Intermedialidades (Université Toulouse-Jean Jaurès, France)

2018· article· fr· W2889166750 sur OpenAlexvenueno aff
Fabrice Corrons, Emmanuelle Garnier, Euriell Gobbé-Mévellec, Émilie Lumière, Monique Martínez Thomas, Agatha Mohring, Bruno Péran, Agnès Surbezy, Anne-Claire Yemsi Paillissé

Notice bibliographique

RevueIntermédialités Histoire et théorie des arts des lettres et des techniques · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueCultural Insights and Digital Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

À l’occasion de la publication du numéro « Cartographier/Mapping » de la revue Intermédialités, le groupe des hispanistes du laboratoire LLA-CREATIS de l’Université Toulouse-Jean Jaurès a souhaité établir un bilan des travaux qu’il a menés depuis quatre ans en lien avec l’intermédialité, au sein du séminaire Intermedialidades. L’article s’attache ainsi à dégager les principales lignes de force de ces travaux, notamment : l’articulation des outils de l’intermédialité avec ceux de la critique des dispositifs développée au sein du laboratoire ces dix dernières années; l’intérêt de l’intermédialité entendue comme une approche conceptuelle plurielle pour explorer « l’entre-jeu complexe des médias » (Müller) dans toute production culturelle — artistique ou non —, quelles que soient son ampleur et sa complexité, et en mesurer finement les multiples enjeux; l’hypothèse, enfin, que dans cette perspective très large, il soit possible d’affirmer une spécificité du média artistique, que l’analyse d’objets intermédiaux permet de percevoir dans la mesure où ces objets peuvent porter la trace d’une intention artistique intermédiale, réfléchissant précisément sur la porosité, l’articulation, la friction entre les médias et sur la place de la création dans l’espace médiatique où elle émerge.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0160,038
Communication savante0,0330,015
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,002

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,253 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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