Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découle