Semiotics, HCI and the Avant-Garde
Notice bibliographique
Résumé
Ambience and immersive technological environments allow us to explore some basics of human pragmatics that lie beyond linguistics, intentionality and the subject-agency perspectives of human interaction.We focus on gesture and the body in sense-making and propose a discussion drawing on a nondualist and agent-free account of embodied, material experience.By agent-free we mean an approach that does not presume the subject.Moreover, we deal with the problem of intersubjectivity by studying the human coordination of activity without appealing to a transmission theory of communication.(Harris, 1997) We achieve this by considering how gesture spans multiple bodies and how aesthetic design works with this and facilitates it.The paper is in two parts, the first part covers movement studies, focusing on gesture and body movement, drawing on the acting and pragmatics, and the second part develops this with the example of the TGarden, a responsive play space for experimental performance augmented by gesturally nuanced computational media.We ask the following questions: how do people collectively and individually improvise meaningful gestures in a TGarden environment?How can we build environments in which people can become more virtuosic in their performance with continued play?How can people coordinate powerful experiences without appealing to verbal language or to a linguistic representation?In order to sustain such improvisatory but non-random play, TGarden is built explicitly from metaphorical, dense tangible material substrates and field-based rather than object-based or agent-based responses to gesture and movement.These material substrates include live, gesturally parameterized projection video, gesturally modified sound, and image-bearing or sensate fabrics.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,025 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».