MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4237764667 · doi:10.35562/marge.323

Ecrire l’espace : dynamiques d’imbrication performative de la photographie dans la litterature numerique

2020· article· fr· W4237764667 sur OpenAlexaff
Enrico Marchese

Notice bibliographique

RevueNouveaux cahiers de Marge · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueCultural Insights and Digital Impacts
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésESPACEArtHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le numérique n’est pas le vrai réel, la littérature numérique n’est pas de la vraie littérature, la photographie numérique n’est pas de la vraie photographie. Cela est, peu ou prou, le discours courant qui entoure les domaines de la photographie et de la littérature numériques, au niveau grand public autant que dans les milieux universitaires – même si, heureusement, les choses commencent à changer de plus en plus chez les chercheur.e.s. Toutefois, lorsqu’il s’agit de l’analyse de la notion d’espace, on se trouve à envisager une difficulté ultérieure : ni la littérature ni la photographie ne sont considérées comme des vraies productions de l’espace. Ce jugement fait écho à la perspective adoptée jadis par le philosophe français Henri Lefebvre qui a été le premier à aborder la question de l’espace en termes de production1. Pour démystifier une longue histoire de malentendus philosophiques et mathématiques sur le statut de l’espace, Lefebvre montrait, à l’aide de la théorie marxiste de la structure et de la superstructure, que l’espace n’est ni un concept vide ni une abstraction, mais une production – processus de production et produit concret à la fois. Si les pratiques de production de l’espace – essentiellement : politique, au sens noble, et économie – ont plus d’importance que les représentations de l’espace – architecture et urbanisme –, les pratiques artistiques issues de l’imagination et de l’imaginaire, littérature et photographie parmi d’autres, n’ont même pas

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0110,011
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,004

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,232 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNouveaux cahiers de MargeMême sujetCultural Insights and Digital ImpactsTravaux en français237 207