Cultural healing through computational crisis: disruption as a catalyst for alternate technologies
Notice bibliographique
Résumé
Our presentation will take the form of an interactive dialogue centred around the ramifications of electronic devices: tackled both from our Canadian (Cyrus Khalatbari) and Ghanaian (Akwasi Afrane) arts and design perspectives. Developed moreover as a conversational artist talk nuancing and questioning our mainstream ubiquitous narratives around digital (im)materiality, we will develop this contribution around our two intersecting research paths and inquiries that 1) shed light on the planetary toxicity and energy-crisis of the internet and 2) combine Afro-futurism with cultural healing through disruption. Our presentation will be centred around three sections; sections where we will expand on theoretical, methodological and design insights and rhizomes about our own practices and research. The first section will gravitate around the culturally-situated concept of “new” media; as the core model and injunction that underlies the lifecycle of electronic devices. Here, we will challenge the linear history of technology in order to recontextualise our current technologies as an assemblage of networks and infrastructures where both old and new intertwine. Our second section will expand from the use of science fiction inside our design practices : serving here as a catalyst to question, re-appropriate, disrupt and subvert our western “electronic-waste”(e-waste) narratives and discourses. Our third and final section will expand on two projects and design case studies that disrupt and challenge our normative views of technology: “iPhone/earth” (Khalatbari, 2023) and “TRONS” (Afrane, 2022). Drawing moreover from our previous sections, we will untangle how these projects, through their situated disruptions and re-appropriations of e-waste, draw from science-fiction in order to critically address through design the energy crisis and utopian/Afro-futuristic characteristics and potentials of alternative technology making and electronic waste.
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 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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,046 |
| Communication savante | 0,018 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».