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 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) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».