Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
An ambitious vision for design based on the premise that data is material, not abstract. Data analysis and visualization are crucial tools in today's society, and digital representations have steadily become the default. Yet, more and more often, we find that citizen scientists, environmental activists, and forensic amateurs are using analog methods to present evidence of pollution, climate change, and the spread of disinformation. In this illuminating book, Dietmar Offenhuber presents a model for these practices, a model to make data generation accountable: autographic design. Autographic refers to the notion that every event inscribes itself in countless ways. Think of a sundial, for example—a perfectly autographic device that displays information on itself. Inspired by such post-digital practices of visualization and evidence construction, Offenhuber describes an approach to visualization based on the premise that data is a material entity rather than an abstract representation. Emerson wrote, “Every act of the man inscribes itself in the memories of his fellows, and in his own manners and face.” In Autographic Design, Offenhuber introduces a model for design that emphasizes traces, imprints, and self-inscriptions, turning them into sensory displays. In an age where misinformation is harder and harder to identify, Autographic Design makes an urgent and persuasive case for a different approach that calls attention to the production of data and its connection to the material world.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle