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Enregistrement W3033543298

Encountering the Waterlands: Stories of Environment, Animals and Architecture in the Ahiak

2020· dissertation· en· W3033543298 sur OpenAlexaboutno aff
Logan M. Steele

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchitectureArtVisual arts
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In spring of 2019, I travelled through Iqaluktuuttiaq (Cambridge Bay), Nunavut to the Ahiak (Queen Maud Gulf) Migratory Bird Sanctuary for a five-week volunteer position studying populations of migratory geese. In this space of migration, I question not only how we understand our changing environment but also how we can recalibrate a relationship in it. In so doing, I approach the Karrak Lake research station as a multiplicity of landscapes, buildings, animals and climatic forces, putting forward a method of engagement and expression that engages each of these actors through photographic composites and narrative-based writing. \n \nThis research is informed by a wide spectrum of cultural study, historical research, the philosophies of Gilles Deleuze, Félix Guattari, Henri Bergson, and James Gibson among others as they helped to reflect upon personal encounter with the Arctic environment over the course of five weeks in the Ahiak. The narratives were composed largely in-situ and tell the story of intense interrelations between living beings, landscape, weather and architecture. The thesis reframes the research station as an integrated component in much larger environmental processes. It explores the interconnectedness of the humans and animals whose territories it sits among, as well as its unique ecological surroundings, and looks toward how we can pursue a relationship with the land in the context of Canada’s changing environmental and reconciliatory discourses.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0310,022
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,240 · 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.

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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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