MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410313825 · doi:10.32920/ifmj.v4i1-2.2073

AR Cité Imagine if the City Could Speak

2024· article· en· W4410313825 sur OpenAlexaffvenueabout
Reisa Levine

Notice bibliographique

RevueInteractive Film and Media Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAugmented Reality Applications
Établissements canadiensDawson College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AR Cité is an augmented reality (AR) mobile app that accompanies users on an expedition through Montreal's Shaughnessy Village. Created by students, the gamified experience integrates the city's past into its contemporary landscape bringing to life historical depictions, personal stories, critical observations and artistic interpretations. The apps, with English and French versions, are available for iOS and Android devices and currently boast over 20 locations and 40 media vignettes, with more currently in production. The neighbourhood around Dawson College, where most of the AR experiences take place, is one of Canada’s most densely populated inner-city areas. It is steeped in history, controversial legacies and ongoing gentrification injustices. As students learn about the realities of their surroundings, they are inspired to bring creative reflections into the public sphere through augmented reality vignettes. Examples of the vignettes include an interview with Abanaki filmmaker Alanis Obomsawin, the Joe Rose story (a local LGBTQ activist who was murdered), the gentrification of the iconic Montreal Forum hockey arena, and dozens more. AR Cité guides users through pivotal milestones, gentrified structures, and transformative politics that have defined Montreal's identity. Beyond the colourful interface of this interactive game, AR Cité serves as a dynamic educational tool, igniting curiosity and fostering a deeper appreciation for our collective heritage through the innovative lens of augmented reality. What conclusions might be drawn about our communities, about how time changes narratives, obfuscates politics and the impact of historical events and how entangled actors can influence our collective memory. As a research-creation project, AR Cité continues to be a rich learning experience, bringing together diverse teams from a wide-range of disciplines. Producing works for the app has fostered a community of media producers as well as the now hundreds of intrepid users; teachers and students who are embarking on the AR Cité experience. But it has not all been smooth sailing, and the project team has learned much about the nature of producing location-based media as well as the impact of the app on its users. We continue to reflect on our experiences and adjust as production continues and a new cohort of students help to bring the project to the wider community.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInteractive Film and Media JournalMême sujetAugmented Reality ApplicationsTravaux en français237 207