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Enregistrement W4386060381 · doi:10.60162/swamphen.8.16684

Seeping, maintaining, flooding and repairing

2022· article· en· W4386060381 sur OpenAlexaboutno aff
Perdita Phillips

Notice bibliographique

RevueSwamphen a Journal of Cultural Ecology (ASLEC-ANZ) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWater Governance and Infrastructure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of Western Australia
Mots-clésCognitive reframingCulvertThe artsSubject (documents)Space (punctuation)Flooding (psychology)Metropolitan areaUpstream (networking)Political scienceCivil engineeringEnvironmental planningSociologyEngineeringLawHistoryGeographyArchaeologyComputer sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper outlines the experiences of a short artist in residency called Follow the water at the Vancouver Arts Centre in Albany, Western Australia that began in November-December 2018. Investigating the local network of urban and peri-urban drainage, the project was an attempt to reframe drains from what they are normally seen as—of a way of transferring ‘problems’ to elsewhere—into a space of reparative engagement. Intimate, makeshift walks were taken with drain allies along road culverts and agricultural drains and through snaky, polluted and weedy country. Walks were recorded with cyanotypes and a further cyanotype workshop was conducted with the public on the subject of local watercourses. Whilst being attentive to the local stories of water, settler history and regeneration, the project nevertheless attempted to problematise the current quasi-legal and commonplace notions which see the flow of water leaving a property downstream (and downslope) as being ‘not my problem’. In a small way, this art project works through the “impurity of caring” (that acts of caring contain the wish that it were not so (Shotwell), at the same time that they are entangled) with a tactical move that I have termed “porous repair.” It therefore provides a short example of the complications of thinking through water stories using artistic means.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,024
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,268 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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