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Enregistrement W4413910942 · doi:10.32920/ifmj.v5i1-2.2436

Solastalgia

2025· article· en· W4413910942 sur OpenAlexaffvenue
Jolene Armstrong, Monique Tschofen

Notice bibliographique

RevueInteractive Film and Media Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMyofascial pain diagnosis and treatment
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this presentation, we present our recent year-long collaborative work in what Steve Mentz calls “the blue humanities” – thinking about the climate emergency in relation to twinned problems of water and fire. We’ll first contextualize our intention as it emerged from our work with the feminist research creation Decameron Collective. We will then demonstrate how we have been using SCALAR to create an interactive documentary/research creation project that employs a range of analogue and digital documentary practices which include book making, watercoloring, embodied documentary filmmaking, and augmented reality, anchoring our approaches in theories of embodiment (“the role of the felt sense and the body politic primarily in the process of making documentary films, and secondarily in the film’s subject matter, role in the media landscape, and impact of process on the filmmaker,”( Monde)) asking what do our bodies already know about climate change?, as well as eco-theory notions of Solastalgia, that is, the distress caused by environmental change (Albrecht et al.), exploring the research questions our experimentations both crystallized and obscured. We will demonstrate how we have used the affordances of Scalar to create an interactive, living, creative and data-driven assemblage to deepen our connections and understanding of global and personal events. Ultimately, our goal will be to provide an assessment of what, if anything, these errant “methods” offer interactive film and media studies, as well as idocs practice and methodologies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0760,021

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,256 · 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'admission2
Résumé présentoui

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