Geo-Emotions Cartography: Immersive psychogeography lived experience
Notice bibliographique
Résumé
An AI approach for DE-coding subjective qualitative data into a quantitative system of information network Geo-Emotions Cartography is a participatory mapping initiative that uses geospatial tools with AI capability to collect and spatialise the intangible activities of humans (traces-emotions-feedback). The collected data represents a layer of user-lived experiences missing in urban design processes and is necessary to improve the development of human-centred design solutions. This paper presents the pedagogical approach used in a human-centred design course—an entry-level undergraduate class in the Interior Architecture and Design school. The course activities are inspired by the psychogeography concept described by Guy-Ernest Debord (1956) in Théorie de la Dérive. While la dérive [the drift] involves a low-tech, playful-constructive behaviour by participants, with an awareness of psycho-geographical effects, the Geo-Emotions capture takes a novel approach of meshing objective, high-tech big-data with subjective, low-tech, ephemeral, loosely human data that is prone to individual bias, judgment, and opinion, i.e., personal-cultural-religious. The proposal supports both city planning processes and the design of related systems—transportation, communication, and green infrastructure—with a qualitative human behavioural information system network. This pedagogical trial mirrors the systemic methods by weaving together tensions and contradictions, i.e., the result of human emotions, with science to cause the hidden attributes with their inherent relationships to emerge as complex systems for new research in human geography as subtopics of urban design. It further explores the gamified principles of la dérive theory and instils a constructivist-cognitive mindset in the students and participants. Through this process, the development of the systems of thoughts and understanding is driven by the student’s engagement with the community, and the individual’s efforts to understand one’s relationship to the environment results in cognitive development that creates a heightened collective learning experience shared back into the classroom. The students involved in this process have no prior experience with geospatial tools or analysis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».