Notice bibliographique
Résumé
The spatial visuality of comics has received substantial attention from comics’ scholars and, more recently, from cultural and political geographers. These have shown how reading comics is an embodied, codified, learnt and culturally-situated activity. Viewer involvement takes place through the distinctive devices, vocabulary and grammar of comics: parts are observed while the whole is sensed and constructed. In this experimental academic comic, I explore how this active involvement might help orient critical geographical practices. Comics’ specific visuality makes readers labour to produce meaning, translating the spatiality of two-dimensional sequential images into four-dimensional narrative, what Dittmer has called ‘a map of time’ (2010). Methodologically, I use detournement (Debord 1956) to build a visual argument that combines a text-based scholarly literature review with a limited corpus of pre-existing images taken from two recent popular Italian comics to tell a story. Reading between images, texts and gutters makes concrete the paradoxical materiality of words and discursivity of images, while building upon a purposefully limited visual corpus. This dialogue of images and words results in a call for an empathic geography, connecting bodies and experiences visually, suitable for representing a fragmented world built upon making sense of a diversity of viewpoints.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,020 |
| Communication savante | 0,017 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».