Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Recent developments in so-called 'augmented reality' artworks and digital virtual communities have identified a need for research into the nature of the relationship between the digital and 'real' worlds. CONTRIBUTION The work, Reproduction, by Adam Nash and John McCormick is an examination of the nature of the relationship between digital, virtual entities and human interactors via the means of motion- and data-capture forms. It continues their ongoing experimentation in audiovisual, performative, evolving, virtual environments. This practice-led research project consists of an immersive, whole-room audiovisual projection environment that allows human visitors to engage in a symbiotic improvisatory interaction with digital entities that evolve according to their 'own' digital environmental conditions as well as their interactions with human visitors. Innovatively, the work highlights the ability for digital works to transcend a simple virtual/actual dichotomy and explore new realms of generative interaction that transform equally the digital and physical, with neither side taking precedence, thus establishing a collaboration between human and digital entities. It encourages a contemplative navigation and engagement with the virtual realities. SIGNIFICANCE As an indicator of its significance, the work was originally developed at an Australia Council-funded Artist-in-Residency at Ars Electronica Futurelab in Linz, Austria, the world's leading venue for leading-edge digital and media art. The work was subsequently further developed at a residency on invitation at Neutral Ground Gallery in Canada. Finally, it was selected by a committee comprised of artists, writers and curators for exhibition at Screen Space Gallery, one of Melbourne's most significant galleries exhibiting digital and interactive art.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,681 | 0,445 |
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 ».