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Enregistrement W4200232233 · doi:10.32920/16811473.v1

Corporeality: a haptic space

2021· preprint· en· W4200232233 sur OpenAlexaff
Nona Arezehgar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueArchitecture and Computational Design
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversitySociety for the Study of Architecture in Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHaptic technologyPerceptionSpace (punctuation)Haptic perceptionSightArchitecturePsychologyCognitive scienceCommunicationComputer scienceAestheticsCognitive psychologyHuman–computer interactionArtificial intelligenceVisual artsArtNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hegemony of vision and the suppression of other sensory realms has led to an architecture distanced from the human body. Undoubtedly, vision has the ability to receive the greatest amount of information from our surroundings; hence, it has been considered as primary to our perception. However, its interconnection with other bodily sensations is essential to perceive the totality of space; this connection also compensates for the limitations of sight. The purpose of this critique is not to demonize visuality; it is to consider the rhizomatic and interconnected nature of haptic perception of space. Approaching corporeality results in haptic spaces that enhance or suppress our bodily experience of spatial qualities while sharpening our visual experience. A haptic space will introduce more possibilities for bodily actions by focusing on spatiality, unifying the architecture of the foreground with the background. The concept of spatiality merges space and movement of the body, and therefore it can support or suppress the actions. These actions are subjectively performed based on perceived spatial opportunities through haptic perception. The thesis is intended to explore possibilities embedded within haptic space to create a richer architectural experience. It will explore the spatial interconnections between haptic perception, somatosensory system, vision and consequently bodily movements.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,195 · 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'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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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