MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400984521 · doi:10.1177/26349825241263982

Speed as an expression and texture of space: Theory at play in a movement activity

2024· article· en· W4400984521 sur OpenAlexaff
Gavin J. Andrews, Meridith Griffin, Cassandra Phoenix

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Planning F · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésMovement (music)Expression (computer science)Texture (cosmology)Space (punctuation)PsychologyCommunicationArtificial intelligenceComputer scienceArtAestheticsImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, following new materialist, posthumanist and non-representational turns, human geography has increasingly understood the worlds it studies as vital, immediate and emergent. As part of this vision, studies have empirically animated and theoretically articulated various expressions/textures in the movement of space, including its rhythms, shapes, timings, repetitions, sensuousness, and infections. Speed is one such expression/texture that has received some empirical attention but, in comparison to most others, has not been so thoroughly theorized. In response, this paper conducts a reconnaissance into speed, its intentions being to convey some foundational theoretical understandings of speed and, through empirical research, show these at play in social contexts. Specifically, naturalistic participant observations of forms of the movement activity of cycling are used to animate how; (i) speed can be represented and affective as a scalar quantity; (ii) all objects possess speeds and affect other speeds; (iii) speeds and objects are known through relative positions and speeds; (iv) speeds create rates of happening; (v) speeds occur in all expressions/textures of space; (vi) the accelerating world is engaged at relational speeds. From this reconnaissance, to assist future research on speed, the paper closes with some suggested avenues for further inquiry.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,020
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironment and Planning FMême sujetGeographies of human-animal interactionsTravaux en français237 207