Tailings and tracings: using art and social science to explore the limits of visual methods at mining and industrial ruins
Notice bibliographique
Résumé
This article examines a novel approach to visual methods that artist Ben Davis has developed based on sociologist Kevin Walby’s research into decommissioned industrial sites, which is referred to here as tracing. Disrupting the over-reliance on photographic representation in visual methods in the social sciences, the authors integrate audio recordings of interviews, as well as photos, maps, and building plans for pop-up mining communities into visual art works to provide a counter-visual analysis of the landscapes depicted in Kevin Walby’s photographs of Uranium City. After reviewing literature on environmental degradation and on visual methods, the article elaborates on Ben Davis’s practice of tracing as a technique representing the feeling of decomposition and decay generated by the harms of industrial resource extraction. The authors argue that the technique of tracing excavates layered histories of place, providing a way of creating new interpretations of social and environmental issues. They then discuss how this counter-visual analysis and approach to tracing enables a trans-disciplinary and dialogical space for engagement with academics, artists, and activists to explore issues centered on land, contamination, and justice.
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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 | 0,026 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,082 |
| Communication savante | 0,019 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».