Notice bibliographique
Résumé
Over 18.5M ha of forests have burnt in Canada in 2023 far surpassing the previous record of 7.6 M ha set in 1989. How do we engage the public with the enormity of this natural disturbance on our landscapes and it possible causes? As a scientist and an artist, I was in a unique position to explore the possibilities of creating new ways of doing research in these landscapes. Almost 15 years ago a wildfire burnt my research plot and destroyed my monitoring equipment in northern Canada. As I examined the damaged equipment, charcoal imprints were made on my clothing which led to exploring how to capture charcoal markings in burnt forests. That fire changed my perceptions of research and art and began the journey of how I might use science and art to address environmental issues. On a sabbatical to Berlin, I was challenged to think about how science might inform art and how my art might inform my science. My charcoal artwork the past 14 years has been a unique opportunity to look at wildfires and understanding the movement of charcoal in these burnt forests and how my artwork has revealed some of these transfers. This presentation will discuss how my charcoal artworks in burnt forests has driven my ideas about science and art with regards to natural disturbances and the communication of these disturbance events to the public.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,036 |
| Communication savante | 0,021 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».