Eco-Wearables: Merging Art and Technology for Environmental Crisis Awareness
Notice bibliographique
Résumé
Eco-Wearables focuses on global warming, the ways that the fashion industry contributes to climate change, and the ways that fashion can also help consumers to have environmental awareness. The contemporary environmental crisis poses significant threats to global ecosystems, necessitating proactive measures to mitigate its undesirable effects. The fast fashion trend plays a significant role in Earth's warming. According to some estimates, the fashion industry is responsible for 10% of humanity’s carbon emissions, water consumption, and waste production, leading to unprecedented temperature rises (UNECE, 2018). The aim of this research is to explore the potential use of wearable technology as a medium for visualizing the intensity of environmental crises and depicting temperature fluctuations. This project designs and creates an interactive garment centered on Canada, one of the significant contributors to Earth's warming, and victim to its effects, through forest fires. By designing a garment with precise laser-cut patterns inspired by Canadian provinces, it endeavors to dynamically visualize data that represents the challenges of a warming planet. The garment statistically shows the wildfire data in different Canadian provinces, transforming them into visual and wearable cues, that is a number of LED displays and colour changes based on equal intervals. Heating pads warm the garment, and these are driven by temperature increases in each province, making the climate crises tangible. By exploring global warming and its effects like Canadian wildfires and the impact of the fashion industry I intend to provide a comprehensive and holistic perspective on the complex web of issues surrounding climate change.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».