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Enregistrement W7066550629

Hétérotopie virtuelle : processus de création d’une oeuvre numérique immersive utilisant la technologie des nuages de points

2021· other· fr· W7066550629 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueConstellation (Université du Québec à Chicoutimi) · 2021
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysical Phenomena and Observations
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSandbox (software development)Virtual worldProduction system (computer science)Emerging technologies
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le projet artistique Hétérotopie virtuelle, qui est au centre du présent mémoire de recherche-création, constitue un terrain d'expérimentation pour mieux saisir les processus de création-production à l’aide des technologies de captation de lieux physiques réels par nuages de points. Dans ce contexte, il s’agit d'étudier l’utilisation du Scan 3D comme une technologie menant à une pratique de création artistique émergente, en examinant d’abord quelques cas de productions récentes, puis en documentant le processus de réalisation d’une oeuvre inédite utilisant une archive massive de nuages de points obtenus par la technologie de type Lidar. Le concept d'hétérotopie y est posé en tant que cadre interprétatif pour définir, sous la forme d'une production artistique, les possibilités amenées par cette technologie. Le praticien tente ici de comprendre comment l'utilisation de cette technologie peut influencer ou renouveler le processus de réalisation d'oeuvres numériques immersives en introduisant une méthode de travail itérative. Contrairement à une chaîne de production audiovisuelle traditionnellement hiérarchisée de type «waterfall», l'usage de ces technologies tend à amener un mode de conception et de création moins linéaire et résolument itératif, notamment par l'introduction récente des logiciels traditionnellement dédiés au domaine des jeux vidéo. Cet aspect tend à favoriser une pratique expérimentale basée sur la production de multiples prototypes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,003

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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