From Signal to Sensation: A Critical Practice of Affective Mediation
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses the multi-phase artistic research project Resonant Atmospheres which interrogates the logics of biometric technologies by critically reconfiguring their apparatus through participatory site-responsive performance. Drawing from feminist technoscience, critical data studies, and participatory paradigms in artistic research, the project challenges the epistemic assumptions underpinning emotion recognition systems, foregrounding the socio-political and cultural situatedness of biometric data. Rather than decoding bodily signals into emotional categories, Resonant Atmospheres transduces biological signals into ambient audiovisual environments, cultivating collective affective conditions that exceed the semantic leap common in computational deduction. In doing so, the project embraces affect as relational, contingent, and distributed—positioning biosensors not as instruments of truth-making, but as relational interfaces for co-construction of experience. Through public activations and feedback sessions with the audience, the work reorients biometric sensing away from extraction and toward relational resonance, generating atmospheres in which the affective dimensions of complex experiences such as migration can be sensed without being represented on a narrative level. The contribution offers both a critique of dominant data regimes and a proposition for how affective technologies can be subverted toward aesthetic and collective reimagining.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».