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Enregistrement W3116818899 · doi:10.15353/cjds.v8i6.583

Architecture et Cécité – Exploration littéraire et multisensorielle

2019· article· fr· W3116818899 sur OpenAlexvenueno aff
Sabine Gadrat

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Disability Studies · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’architecture est l’art de concevoir et de construire des édifices ou d’aménager des espaces extérieurs selon des critères esthétiques et des règles bien définies. Elle est donc partout dans nos vies. Mais comment est-elle perçue, du point de vue sensoriel, par les personnes aveugles ? Comment s’y repèrent-elles, comment découvrent-elles ces lieux ? À travers la littérature, nous explorons la perception de l’architecture par des personnes aveugles ou ayant une déficience visuelle. Comment décrire, percevoir un lieu sans la vue ? Des auteurs aveugles, tels Romain Villet, Jacques Lusseyran ou Taha Hussein, mais aussi les personnages aveugles présents dans Les Emmurés de Lucien Descaves, nous permettent de découvrir que la compréhension, la découverte, la beauté ou la laideur d’un bâtiment, d’un lieu n’est pas qu’une histoire de vue. À travers des exemples récents de projets architecturaux et le travail de Chris Downey, architecte devenu aveugle en 2008, nous voyons qu’il existe une architecture spécifique, ou particulièrement adaptée aux personnes aveugles, en nous penchant particulièrement sur l’aménagement des nouveaux locaux du LightHouse de San Francisco. Il existe ainsi des environnements plus « bavards » que d’autres, plus accueillants aussi. Et, plutôt que de concevoir la cécité comme un manque, nous prenons le pari de croire que l’architecture vue par les aveugles est la plus riche des expériences sensorielles.

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)0,005
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0080,012
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,004

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,234 · 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
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
Publié2019
Routes d'admission1
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