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Enregistrement W303464075 · doi:10.7202/1066744ar

Networks of Corruption: The Aesthetics of Mark Lombardi’s Relational Diagrams

2020· article· fr· W303464075 sur OpenAlexaffvenue
Jakub Zdebik

Notice bibliographique

RevueRACAR Revue d art canadienne · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueCultural Insights and Digital Impacts
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhilosophyArt historySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les oeuvres de Mark Lombardi représentent des réseaux clandestins de pouvoir sous la forme de diagrammes. Ses dessins sont en quelque sorte des cartes qui retracent, avec l’aide de courbes, de traits et de cercles, la façon dont les corporations réussissent à soustraire à la vue du public d’importantes sommes d’argent et, par la même opération, contribuent à consolider le pouvoir des chefs d’entreprise aussi bien que des politiciens. Lombardi est ici comparé à Hans Haacke, Josh On et Bureau d’études, trois artistes dont l’oeuvre consiste aussi à construire des diagrammes dans le but de mettre à jour la corruption par ce type de représentation visuelle. S’inspirant des théories de Susan Buck-Morss, qui retrace la genèse de la visualisation des rapports économiques au dix-huitième siècle, cet article se penche sur les stratégies adoptées pour rendre visibles les rapports incorporels que tissent les diagrammes et les schémas économiques. De plus, en rapprochant le concept de rhizome—que Gilles Deleuze et Félix Guattari associent à la décalcomanie et à la cartographie—du concept de diagramme, tel qu’expliqué dans Foucault, l’article accorde une attention à l’aspect esthétique de l’organisation de données. C’est cette double analyse de Buck-Morss et de Deleuze et Guattari qui va effectivement permettre de démontrer l’aspect dynamique et virtuel des trajectoires que Lombardi trace sur la feuille pour dévoiler les réseaux de pouvoirs corrompus.

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)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,077 · 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'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'admission2
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