Notice bibliographique
Résumé
In 2018, professor Yevgeniya Kaganovich launched the project Divergent Fates, a project diving into Kaganovich’s longstanding research interests in materiality, particularly her research into reused plastic, polyurethanes, and rubber. The current portion of this project, Tree Inuit's Chair, focuses on using reclaimed materials like paper, cardboard, plywood, and chipboard, and using these new materials to develop a new body of work. This work addresses issues of material agency, sustainability, consumption, and human impact on the environment. Currently, our research team is working on reverse-engineering trees from chairs and making trees as they might be remembered by paper. In order to do so, we are tending to grafted trees at Lynden Sculpture Garden as well as crafting artificial wood out of layered newspaper held together by wood glue. At Lynden, we landscape and provide upkeep to the sculpted trees, as well as assist in the process of grafting and arranging the branches to form desired shapes. When we aren’t at Lynden, we work in Yevgeniya’s studio, building the newspaper logs layer by layer. In addition, previous portions of these newspaper logs are being cut and arranged to imitate the shadow of a chair. Recently, the work has been exploring how to finish these pieces and methods of attachment. So far, the most successful method we have discovered is simply coating the sections in wood glue, which is later sanded off to reveal the “grain” of the “wood”. As for the methods used to attach the pieces together, we are experimenting with fiber techniques such as sewing and crocheting. We are expecting the Lynden trees to continue growing over multiple years into chair and shelter shapes, as well as completing the chair shadow made from its artificial counterpart. These final results will convey ideas about sustainability, memory, and the importance of materials.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,027 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,011 |
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 ».