Mapping-Ofrenda: mapping as mourning in the context of migration
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes the concept of mapping-ofrenda, which envisions mapping as a form of mourning and remembering while living in the context of migration. Inspired by the traditional Mexican ofrenda, the mapping-ofrenda aims to collect, curate, and represent posthumous memories. It can be produced collaboratively or individually, built with physical or digital maps, shared with other people, or kept private, and be dedicated to a single deceased or to an entire community. Through the process of co-designing two online ofrenda-maps with two Latina-American women living in Montreal (Canada) we identified some of the potential of mapping-ofrenda, including its capacity to stimulate our memories and remember stories on the verge of disappearing, to ground them to places, and to share them with people that might live far away. Mapping-ofrenda can also be a way of making visible the global geography of migration through highly intimate memories and acknowledging both the very personal and the highly universal need to remember and grieve. Finally, the main value of mapping-ofrenda in the context of migration, may be its capacity to reactivate and strengthen existing links and connections between people that are still alive but that may live far away.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,016 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».