Within the Ruin is Colour: making with twenty-eight chromatic encounters
Notice bibliographique
Résumé
Through twenty-eight encounters, this thesis explores site history differently; colour becomes a lens of site analysis that traces social, economic, and environmental accounts of materials, while challenging the familiarity of linear narratives and the perception of time and space. Traces of colour are stripped from written, verbal, and spiritual histories of industrial ruins. Extracting this spectrum of pigments creates material ambiguity where constructed divisions between what is human versus what is natural, what is contaminated versus what is pure, and what is waste versus what is of value are abolished to enrich our understanding of place. In doing so, this research helps to better understand the role of colour in the alienation of land, animates colour as a primary architectural element and begins a journey towards land reciprocity with damaged industrial landscapes. \n \nThe core of this thesis lies in noticing colour. For a year, I catalogued a chromatic spectrum from foraged material in the ruin of Barber Paper Mill in Georgetown, Ontario. Red ochre in clay forms the earth that is carved into buildings. Yellow iron of fieldstones marks divisionary lines of settled territory. Green derived from chlorophyll allows the growth of black spruce delineating the paper industry of Canada. Blue patina of oxidized copper memorializes the development of hydro electricity and changing patterns of urbanism. Each hue is a unique story of entangled relationships between material agency and perception. Each story is a forensic exercise in noticing differently and liberating the ruin from abstracted obsolescence. \n \nWithin the Ruin is Colour reveals entangled connection between the ruin’s physical matter, composition of the built environment, and resulting conditions of the land. These investigations contribute to the study of the perception of space—physical, phenomenological, cultural, and temporal. As encounters operate in the place between each of these individual spaces, focusing on the practice of making with colour explores the architect’s role in preservation and erasure. Colour, as a site of investigation, illuminates how colours exist in space to animate invisible, lost, and erased histories of the land.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».