Notice bibliographique
Résumé
A comprehensive overview of how civilian drones sense the world and how they build the aesthetic imaginaries of our communities. Drone technology has garnered critical attention across many fields, from engineering to the humanities. While the first wave of drone scholarship was key in initiating the debate on drones, it also privileged the idea of the “scopic regime”—a militarized regime of hypervisuality—in its analyses of the connection between vision and power. The Sensorium of the Drone and Communities broadens the drone's spectrum of perception by acknowledging its creative, life-affirming possibility with the notion of the sensorium. The sensorium of the drone is a multimedia, synesthetic sensing assemblage in which the human agent is enmeshed with the drone. Drone sensoria can sense in many more ways than the scopic regime—with sound, touch, smell, temperature, and movement. In The Sensorium of the Drone and Communities, Kathrin Maurer shows how drone sensoria can change our understanding of human communities by constructing imaginaries of social communities based on decentralized and fluid sensing processes. Maurer takes an aesthetic approach to technology, working with two understandings of aesthetics. One understanding refers to aesthetics as a way of experiencing, and it explores how the drone-human assemblage perceives the world. The other refers to aesthetic mimetic representation, and focuses on how aesthetic drone imaginaries in literature, popular culture, visual arts, and films negotiate the sensorial technology of the drone. Bringing together key ideas in technology studies, studies of aerial views, visual and aesthetic studies, posthuman sensing, machine–human interaction, and communities, The Sensorium of the Drone and Communities sheds a welcome and necessary light on this technology's creative potential as well as its dangers and risks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».