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Enregistrement W6948955152 · doi:10.5281/zenodo.12697513

SHAPEREADER: A Forward Answer To a Lack of Inclusivity Regarding Visual Disabilities in Comics (and Visual Narratives).

2019· other· en· W6948955152 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Repository and Bibliography (University of Liège) · 2019
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComicsNarrativeRepertoireExpression (computer science)Multidisciplinary approachAudience responseCenter (category theory)Metis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Daniel Jiménez Quiroz (MAAAP '20) is organizing with the support of the Wellness Center at SAIC: SHAPEREADER: A Forward Answer To a Lack of Inclusivity Regarding Visual Disabilities in Comics (and Visual Narratives). The workshop will happen this Tuesday, April 2nd in Sharp 327 between 10 and 12. RSVP to djimen1@saic.edu to save a spot for this event. This is a unique occasion for visually impaired and sighted participants to meet and talk side by side about tactile narratives based on an ad-hoc language. The goal of the workshop is not merely to reflect the community’s expression by a collectively-built story, but to provide the very same genetic material for textual production: a repertoire of empty symbols that can be reiteratively attributed different meanings and functions according to each community’s specific needs, preoccupations and issues. The activity will be conducted by Ilan Manouach (Athens, 1980), a multidisciplinary artist with a specific interest in conceptual comics. https://ilanmanouach.com/ He is currently a Ph.D. researcher at the Aalto University in Helsinki. Manouach is recognized for his contributions to the dialogue of the "reader’s space” and the fluid archives, "beyond all imposed meanings coming from the author or the prevailing readings of certain works." He is a usual contributor to Monoskop and UbuWeb. https://www.facebook.com/100057442870227/posts/2051939518237303/

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0190,009
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2019
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Résumé présentoui

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