Notice bibliographique
Résumé
Endemic 3Endemic 3, on the cover of this issue, is part of “Vicarious Atonement,” a series of oil-on-canvas portraits exploring our local and global reaction to the COVID-19 pandemic. This work depicts the sometimes-ineffective efforts by scientists and public health advisors to show the public data in a meaningful way that connects statistics to personal and collective responsibility. The series takes up questions of empathy, relationality, and accountability. Work from this ongoing painting series uses a bank of 100 years of epidemic data fed through an AI program that blends data with selected AI-generated faces. The outputs are then further curated by the artist based on esthetic appeal, lighting, composition, and a number of other formal choices before these source images are reproduced as hand-painted artworks. Painting enters the images into the canon of portraiture, which carries some authority and history and lends some weight to the characters as lives documented. The series title “Vicarious Atonement” is born from an emphasis on the vicarious experience of putting an AI-generated “face” to the data while playing with the Christian notion of substitutionary atonement, the idea that someone died in our place. The work offers up a face for meaningful, empathetic engagement with epidemic statistics, but the people depicted in these portraits, like the man in Endemic 3, do not exist. Though perhaps successful, or even useful, the entire gesture is empty. Thus, the project lays bare our limitations when it comes to humanizing statistics and empathy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,140 | 0,052 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».