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Enregistrement W4383221454 · doi:10.16995/olh.9210

Plastic Heart: Surface All the Way Through

2023· article· en· W4383221454 sur OpenAlexaffabout
Kirsty Robertson, Heather Davis, Kelly Wood, Tegan Moore, Kelly Jazvac

Notice bibliographique

RevueOpen Library of Humanities · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMuseums and Cultural Heritage
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExhibitionCarbon footprintPlastic pollutionPlastic wasteStrengths and weaknessesSociologyEngineeringVisual artsPollutionArtEcologyWaste managementPsychologyBiologyGreenhouse gas

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores the exhibition Plastic Heart: Surface All the Way Through. Curated by the Synthetic Collective, the exhibition emerged from a scientific study aimed at tracking plastic pellet pollution on the strandlines of beaches of the Great Lakes. This lake system crosses the border of the United States and Canada and contains more than 20% of the world’s surface freshwater reserves. Utilizing this study as a starting point, Plastic Heart also examined the role of plastics in the art world, the challenges of conserving plastics in museum collections, and the potential for art-science collaboration. Importantly, Plastic Heart also aimed for a minimal carbon impact, driving decisions throughout the process to mitigate the energy footprint and waste generated during curation. Using Plastic Heart as a case study, the authors address the strengths and weaknesses of the curatorial approach employed in the exhibition and argue for curatorial strategies grounded in complexity as a method of addressing environmental issues.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,001

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.

Tête enseignante Opus0,110
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,150 · 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.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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