Notice bibliographique
Résumé
This paper shares one of the critical moments in an interdisciplinary collaboration between an urban geographer/planner and a visual artist in which we explore different ways of seeing, knowing, mapping, and imagining. Our work develops integrated and participatory spaces in which to generate stronger and more nuanced geographical and artistic insights into people’s embodied experiences and encounters with/of urban space. This essay shares the example of a playful data intervention conducted by students prompted to engage in the complexities and possibilities of digital landscapes. It looks at urban surveillance as a technological ecosystem, thinking particularly about traffic cameras, weather cameras, and other visual monitoring systems—digital infrastructures premised on gathering “data.” It also thinks about poetic and experiential alternatives to this way of conceptualizing space. The camera is probably the first step toward integrated urban technological living—from which we can extrapolate and research what other kinds of things are being implemented and how that might fit with the (un)availability of user experience. In response, we proposed a participatory project engaging the question of urban citizenship in which participants find themselves inside of this visual ecosystem and share pictures of themselves taken from publicly available surveillance cameras. We call it “smart city photo booths” and our hope is that it helps us rethink the relationship between data and lived experiences within digitally mediated society. It gets into the concept of “smart” data. We think about smartness as a form of research/espionage that perhaps requires citizen participation and collective human (counter) intelligence to the data-imperatives emerging in the discourses around smart cities.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,002 |
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 ».