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Enregistrement W4285378206 · doi:10.21606/nordes.2021.50

Scaling up and down: Landscape design processes and choreographic inquiry

2021· article· en· W4285378206 sur OpenAlexafffund
Enrica Dall’Ara, Melanie Kloetzel

Notice bibliographique

RevueNordic design research conference · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt, Technology, and Culture
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésLandscape designComputer scienceMotion (physics)Scale (ratio)Architectural engineeringGeographyEnvironmental resource managementEngineeringArtificial intelligenceEnvironmental scienceCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper focuses on matters of scales in the project Landscape in Motion, which involves creative research in the fields of landscape design and performing/digital arts. Landscape in Motion acts as an interdisciplinary inquiry into the relationship between urban infrastructures and the human scale, and it aims to define an innovative site-sensitive methodology for both urban design processes and site-based arts. Within the project, movement and dance act as a focal point to evaluate and highlight the social/environmental value of urban infrastructures. Integral to the project is the defining of an interdisciplinary lexicon as well as the development of a novel annotation system, ‘score-maps’. Framed by a brief description of our developing methodology, the paper discusses the challenges and possibilities of crafting a system of multi-media representations that capture the scale of the human body and the larger site to inform both landscape design and choreographic creation processes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil0,943

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,224
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,122 · 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 tête enseignante, 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
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