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Enregistrement W2955053732 · doi:10.1177/1177180119860266

Whispering tales: using augmented reality to enhance cultural landscapes and Indigenous values

2019· article· en· W2955053732 sur OpenAlexfundno aff
Bruno Marques, Jacqueline McIntosh, Hannah Carson

Notice bibliographique

RevueAlterNative An International Journal of Indigenous Peoples · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Victoria
Mots-clésAotearoaStorytellingIndigenousAugmented realityDigital storytellingNarrativeSociologyIndigenous languageIdentity (music)Cultural landscapeSense of placeAestheticsGeographyEcologyArtComputer scienceGender studiesSocial scienceLiteratureHuman–computer interactionArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasingly, our built and natural environments are becoming hybrids of real and digital entities where objects, buildings and landscapes are linked online in websites, blogs and texts. In the case of Aotearoa New Zealand, modern lifestyles have put Māori Indigenous oral narratives at risk of being lost in a world dominated by text and digital elements. Intangible values, transmitted orally from generation to generation, provide a sense of identity and community to Indigenous Māori as they relate and experience the land based on cultural, spiritual, emotion, physical and social values. Retaining the storytelling environment through the use of augmented reality, this article extends the biophysical attributes of landscape through embedded imagery and auditory information. By engaging with Ngāti Kahungunu ki Wairarapa, a design approach has been developed to illustrate narratives through different media, in a way that encourages a deeper and broader bicultural engagement with landscape.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,361 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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