Notice bibliographique
Résumé
Reverb-Resonate: Sounding the Affective Frequencies of Migration operates at the intersection of art, science, and technology to articulate an emotional landscape of migration and exile. Rooted in the methodology of research-creation (RC) and grounded in the interdisciplinary field of Art, Science, and Technology Studies (ASTS), the project transcends conventional disciplinary boundaries to offer speculative possibilities through human-machine listening. Drawing on the body is an already augmented site, the project makes audible physiological sensors that capture micro-level intricacies responsible for stress regulation. Listening, is, thus, foregrounded as the core public engagement strategy, creating a layered sound collage that interweaves somatic registers of recorded breathing samples and physiological sensor values with machine listening to recreate new forms of sound. Engagement with ASTS is, hence, in the form of a method that traverses transforming sensor application, generating technicized sound and composing an acoustic experience capable of affective engagement. Through machine learning—a subfield of artificial intelligence—the notion of ‘machine listening’ extends beyond human hearing limitations, introducing non-normative structures to challenge and expand habitual forms of human listening. Reverb-Resonate , hence, leverages artistic strategies and techno-augmentations to address the crisis of imagination that hinders opening up to realities far from the familiar and the personal to imagine ‘what could be’ as a way of future-making. It underscores the critical edge of RC and ASTS in addressing complex critical issues, proposing a speculative space where the human-machine hybrid puts forth a socio-technical assemblage of listening to understand 'otherly' experiences. The project, thus, advances a critical inquiry into the mediation and augmentation of listening to imagine new possibilities for embodied engagement with unfamiliar emotional spaces and experiences.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,020 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».