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Enregistrement W4387092025 · doi:10.54590/pop.2023.008

Media Art on Wikipedia: Leveraging the Wikimedia Ecosystem to Address the Challenges and Opportunities of Media Art Institutions

2023· article· en· W4387092025 sur OpenAlexvenueno aff
Stefan Glowacki

Notice bibliographique

RevuePop! Public Open Participatory · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWikis in Education and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitizen journalismAffordanceMetadataGeneral partnershipContext (archaeology)Digital mediaSocial mediaDocumentationWorld Wide WebSociologyEthosDigital curationPublic relationsComputer sciencePolitical scienceHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

“Media Art on Wikipedia” is a collaborative project launched by Amsterdam-based platform for media art LIMA (Living Media Art), conducted in partnership with national and international art collections, national universities, and Wikimedia Nederland. Involving coordination of edit-a-thons and ingest of collection metadata within the structure of Wikidata, the project aims to bridge and mobilize the domain knowledge of media art beyond the institutional silo through engagement with the ethos, procedures and affordances of the Wikimedia ecosystem. This article profiles and situates this attempt within the particular institutional context of media art and the broader turn towards open, participatory, and distributed configuration of public institutions. Comparing infrastructural topologies identified within the discourse of media art by mapping them to tensions between centralized and distributed approaches, this article positions the project as a composite of models blurring their unambiguous theoretical distinction. This analysis serves to investigate ways in which the project responds to the conditions underlying the field’s modes of knowledge production—on one hand the demand for the reimagining of methods of documentation, preservation, and historicization stemming from the specificity of media art; and the systemic precarity of media art’s knowledge infrastructures on the other.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,765
Score d'incertitude au seuil0,708

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,494
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,068 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2023
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