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Enregistrement W3086500208 · doi:10.7202/1070876ar

On Bodily Absence in Humanitarian Multisensory VR

2020· article· en· W3086500208 sur OpenAlexvenueno aff
Eszter Zimanyi, Emma Ben Ayoun

Notice bibliographique

RevueIntermédialités Histoire et théorie des arts des lettres et des techniques · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueVisual Culture and Art Theory
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFilmmakingEmpathyScholarshipAgency (philosophy)Context (archaeology)AestheticsVirtual realitySociologyPsychologyVisual artsArtSocial psychologyPolitical scienceHistorySocial scienceComputer scienceMovie theater

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Humanitarian organizations, journalists, and artists are increasingly turning to virtual reality (VR) and immersive filmmaking because of its ostensibly unprecedented ability to conjure empathic feelings that lead to humanitarian action. Recent media studies scholarship attends to the possibilities and pitfalls of curating empathy through VR in the context of documentary filmmaking; however, these analyses primarily focus on VR’s unique visual address. The status of the participant’s body, as it exists in the physical world and as it is conjured within the virtual environment, remains under-explored in scholarship on immersive media and humanitarianism. In this paper, we offer a comparative analysis of embodiment in two recent multisensory VR film installations with humanitarian themes: Alejandro González Iñárritu’s Carne y Arena (2017) which stages an attempted border crossing between Mexico and the United States; and Hero (iNKStories, 2018), which places participants into an unnamed Syrian village during an air raid. Using bodily absence as a framework, we argue that agency, responsibility, and a humanitarian subjectivity are ambiguously constructed through the sensing of bodily and psychic borders within these contemporary VR installations. We conclude that humanitarian VR is better understood as a technology of encounter rather than one of empathy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,874
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,239 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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