Migrant Tools: Recursos de Aprendizaje para un Mundo de Entidades en Tránsito
Notice bibliographique
Résumé
Esta comunicación relata el contexto de aprendizaje de ejercicios compartidos por estudios en humanidades, ciencias sociales y arquitectura en 2018-2019, los cuales exploran metodologías a priori exclusivas pero con una cierta capacidad de vehicular conversaciones y debates. El punto de partida han sido los relatos llamados “Journeys. How travelling fruit, ideas and buildings rearrange our environment” editados por la Canadian Centre for Architecture (Borasi, 2010). El contenido y sus formas de escritura han favorecido maneras abiertas de encarar estudios de sociología urbana y la emergencia de nuevos programas de proyectos arquitectónicos. La primera parte de la comunicación explica el modo de interpretar la arquitectura y cómo ésta va evolucionando en clave de tipologías adaptativas, reforzado por estudios de movilidad realizados desde las ciencias sociales y humanidades que ponen el foco tanto en cuestiones locales y regionalismos como en fenómenos de transculturalidad y globalización. Por ejemplo, en Guggenheim y Söderström (2009) se da valor a la movilidad de ideas, tipos, imágenes y materiales y su relación con la forma de ir mutando arquitectura, cultura y ciudad. La comunicación termina explicando dos de las dinámicas docentes y tres de los casos de estudio, postproducidos por los docentes integrantes de la red Viceversos usando flujogramas situacionales y un interface digital llamado “Migrant Matters” que incluye todos los materiales producidos.
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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,014 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».