Translating Encounters with Stone: Investigating Rubbing as an Ecological Method of Inquiry within Architectural Material Studies
Notice bibliographique
Résumé
This thesis situates the practice of rubbing within the context of an immediate geological feature in Southern Ontario, the Niagara Escarpment, as a site that is admired for its natural and productive qualities. Adverse to extractive and consumptive attitudes about geological expression, I engage in a discourse that centers nuanced encounters and temporal spectrums at the scale of the hand. Over the span of four seasons, I conduct multiple rubbings along the cliff face informed by multisensorial instincts as observation and inquiry. Allowing my sense of touch and curiosity to guide me, I open myself to an ecological dialogue with the material of stone through listening to the interactive elements. Temperature, humidity, and weather movements are captured within the rubbing process. Traces of flora, human markings, and rock deposits are captured within the paper and resultant rubbing. \n \nI navigate the Niagara Escarpment through memory, exploring rubbing sites through personal landmarks integral to my understanding of the importance of forming interspecies relationships. Adapted from the practice of Chinese rubbings, I choose to experiment with the technical and affective elements of this rubbing process to exercise my observational lens. I explore ideas of placemaking through my intention to reconcile with my heritage and the landscape that is formative to my perspectives on materialism and my approach to spatial expression. \n \nTranslating Encounters with Stone encourages the observation of interelemental exchanges with rock to decentralize acts of human-led practices. In doing so, this act provokes a case for immersive non-human led practices of material engagement. As an approach to reconciling ecological intimacy within a society of stone, rubbing acts to strengthen the environment-human relationship in the natural and built environments we engage.
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 | 0,012 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,049 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».