What the Body Remembers
Notice bibliographique
Résumé
O nosso artigo discute uma peça de realidade virtual projetada para a Quest 2, Memory Eternal: Book of Mourning, que esteve em exibição no ELO Media Arts Festival. O nosso trabalho, batizado com o nome da oração ortodoxa ucraniana pelos mortos, mergulha os espectadores num espaço de lembrança. A peça reflete sobre o luto a dois níveis — pessoal e coletivo — abordando temas como guerra, pandemia e família. O artigo e o trabalho submetido estão alinhados com os temas da ELO 2023, tendo em conta o papel da literatura na mudança social e perguntando, na esteira de crises globais sobrepostas, o que queremos lembrar e como? Fazemos uma breve tour pelo projeto com a sua paisagem onírica de ruínas medievais povoadas por dez peças distintas de literatura eletrónica que meditam sobre o luto, a dor e o despertar para novos futuros. Discutiremos os métodos colaborativos que utilizamos para criar este trabalho, o qual é fundamentado na ética do cuidado e explicaremos como eles se tornam parte do sentido mais amplo deste trabalho. Finalmente, baseamo-nos em estudos de memória para averiguar de que forma os temas de Memory Eternal servem como uma resposta à crise, uma salvaguarda face à perda e uma promessa de manter a memória viva.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,014 |
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 ».