Notice bibliographique
Résumé
Relational Possibilities is an immersive design that pulls together original datasets, generative artificial intelligence imagery, itch.io video games, podcast, vignettes, and curatorial statements into two distinct, interconnected virtual museums. Through a lens of community, visitors experience the shared history of African Americans in Philadelphia through 7 Black visual and literary artists and the stories of climate racism, Indigeneity, and climate change that public art and environmental histories tell. Museum visitors experience the nonlinear interactive design by participating in a digital community archive, listening to the podcast, playing the video games, exploring the data sets, and viewing the digital exhibition site that houses both virtual museums. As the seminal collaboration between Dana Reijerkerk and kYmberly Keeton (The Creative CoLab), Relational Possibilities: A Remix of Aesthetic Forms Through Indigeneity and Blackness is a meta creative digital work between two researchers, writers, and artists from different races using generative artificial intelligence. Relational Possibilities is a digital community archive data science project that explores community relations and futurist realities of Indigeneity and Blackness through artists, writers, and public art in Philadelphia. Relational Possibilities pushes the boundaries of creative information science through art and data science technologies to expose the aesthetic complexity of Black and Indigenous forms and lived experiences. Beneath these stories are the emotions, human expressions, and societal racial tensions between The Creative CoLab. As women and librarians from different races, the project explores a reciprocal partnership with self-referential elements of reflection, use of immersive digital media, and a spectrum of our personal human emotions.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».