Bibliographic record
Abstract
Résumé Le Topological Media Lab est à la fois un atelier et un centre de recherche ; il a pour objectif de procéder à l’étude expérimentale des modalités gestuelles, performatives et corporelles de l’expression dans un environnement numérique interactif. Fondé à Atlanta en 2001 et transféré à Montréal en 2005, il fédère divers types de pratiques collectives, dont un atelier de création artistique, une compagnie de théâtre et un laboratoire de recherche sur les nouvelles technologies. Depuis six ans, au prix de nombreux tâtonnements, le Topological Media Lab permet un échange fragile entre des disciplines très différentes qui évoque peut-être la conversation cosmopolitique chère à Isabelle Stengers. Les expériences qui y sont menées ont pour but d’aborder, sur le mode empirique, des questions éthico-esthétiques, par exemple les problématiques relatives au mouvement corporel (intentionnel ou accidentel, collectif ou individuel) ou encore les relations entre le mouvement et la mémoire du corps ou la mémoire de l’espace. L’un des soucis qui guident en permanence le travail du Topological Media Lab consiste à aborder la question de la nouveauté en termes topologiques, matériels et poétiques, dans une perspective éthique mais non anthropocentrique. Dans cet article, je m’attache à étudier quelques-unes des modalités d’une pratique conçue en termes de “recherche-création.”
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.075 | 0.015 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".