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Enregistrement W4281480103 · doi:10.32920/ifmj.v2i2.1576

Monument Public Address System AR

2022· article· en· W4281480103 sur OpenAlexvenueno aff
Meredith Drum

Notice bibliographique

RevueInteractive Film and Media Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueAmerican Literature and Humor Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsNarrativePublic spaceRelation (database)ColonialismMedia studiesVisual artsPublic historySociologyAestheticsPolitical scienceArtComputer scienceLawEngineeringLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monument Public Address System AR is an interactive augmented reality (AR) documentary revolving around an expanding collection of audio interviews about the past, present, and future of confederate and colonial monuments across the United States. The interviewees include activists, scholars, students, planners, community organizers, and other artists. Some have discussed feelings of exclusion when they see confederate and colonial imagery. Others have evaluated the symbolic violence of the monuments in relation to ongoing racist systems. And others have described potential liberatory sculptural works as replacements. The main goal of the project is to engender thoughtful individual and collective experiences and to support critical and ongoing engagement with public memory and the political, social, and cultural processes responsible for public spaces. As Ana Lucia Araujo, historian and professor at Howard University, writes, “All monuments emerge and disappear because of political battles that take place in the public arena. Likewise, public memory is always political” (Lucia Araujo, 2020). In terms of a participant’s experience of the AR media, once they download and open Monument Public Address System AR on their mobile devices, they will discover 3D virtual objects and animations superimposed on the world around them. When they interact with these objects, short sections of the audio interviews are triggered and play. As they listen to the interviewee’s narratives, participants can explore the virtual animations in relation to the surrounding physical space. It is important to the author-artist that the app is accessible to as many people as possible. While the augmentations are geo-located, and the intention is for participants to circumnavigate confederate and colonial monuments – and the empty spaces where they once stood – while experiencing the AR, the app can be opened anywhere. Moreover, the app is mobile AR, released on both Google Play and the Apple App Store, so that it can be used on a large variety of hand-held devices. It is not dependent on expensive technology. As a cis-gendered middle-class white woman from the southeast of the United States, the author-artist recognizes that her perspective regarding the racist history carried by these monuments is limited. She has initiated the project as a way of discovering, and undoing, her blindspots. The author-artist sets out to support critical thinking about the future of public monuments and spark conversations on the history of slavery and racism in the United States. Monument Public Address System AR is offered as a platform for visual and aural expressions of frustration, anger, sadness, fear, and confusion regarding the racist, unjust and violent narratives that have shaped, and continue to shape, our present and future. It is also built for the enunciation of anti-racist hopes, activities and initiatives.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil0,678

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2030,059

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,200 · 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
Publié2022
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