Notice bibliographique
Résumé
Amidst the parched and hazy drought and wildfire season in Alberta’s Rocky Mountains and prairies, an AI start-up approaches a famous Instagram influencer to embed her likeness into its avatars. Set beyond the AI’s murky digital landscape, “The Underscore” explores the journey of four characters with interwoven narratives during two critical junctures: the proliferation of AI friendship and the dangers of a looming forest fire in Jasper. Sophie_Grace is a lauded millennial known for her social media empire who chooses to ignore the warning signs of her AI. Sophie’s best friend Iris risks her personal and professional connections despite her reservations and defends Sophie’s decisions until one event threatens to crater their relationship permanently. Rowan, Iris’s partner, is a Woodlands firefighter and quietly observes the changing social and climate environments before him, until a spark ignites a blaze that threatens to ravage Jasper. Annie is a young high-schooler enamoured with the Sophie_Grace. When Sophie_Grace uploads her personality into AI, Annie jumps at the chance to have realistic conversations with the famous influencer. A speculative work of realist fiction, “The Underscore” examines the pernicious elements of artificial intelligence through the very human and messy nature of genuine connection, heartache, and humour.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; 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 ».