MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407704700 · doi:10.1080/14790726.2025.2457418

CentAIrus: the return of the centaur and the history of futures past

2025· article· en· W4407704700 sur OpenAlexaff
Suk Kyoung Choi

Notice bibliographique

RevueNew Writing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueScientific Research and Philosophical Inquiry
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCentaurFutures contractHistoryArtEconomicsFinancial economicsClassics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This brief experimental text explores metaphors of recognition in a computational poetics of generative AI imagery. Artificial intelligence (AI) is framed as a transitional entity initializing a journey through a latent space of algorithmic self-reflection, mediating the emergent polarities of chaos and cosmos. The conflation of text and image engages with the conflict between linear temporality and speculative futurism that creative process attempts to bring into alignment in the epistemology of composition. The image informs the text, and the text informs the image in an iterative cycle of anticipation and reflection. Employing the myth of the Centaur and its resonance with AI image development, the text questions the legitimacy of boundary schema in latent space. The hybrid beast-human offers an origins story of possible futures of the manifest image poised at the interstice of analog human and digital machine intention, where (algorithmic) abstraction turns imagination to representation and representation determines what humans may become under the recursive watch of AI. Drawing from poet C. P. Cavafy and conceptual metaphor theory this postphenomenological intervention aims to expose alignments between pre-technological mythology and posthuman mythocracy in a narrative trace through the subjective madness of pareidolic familiarity in the age of technic imagination

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0100,037
Communication savante0,0130,014
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,246 · 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
GenreAutre

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNew WritingMême sujetScientific Research and Philosophical InquiryTravaux en français237 207