Briser les paradigmes : arts électroniques et actions humanitaires
Bibliographic record
Abstract
Nous vivons dans un monde qui atteint un point critique où l’équilibre complexe actuel entre un environnement sain, l’énergie dont notre société a besoin pour maintenir ou améliorer son mode de vie et les économies interdépendantes pourrait basculer plus rapidement que prévu dans une toute nouvelle réalité où le déséquilibre serait la règle et les êtres humains devraient être plus créatifs que jamais pour survivre. Les problèmes environnementaux, l’incertitude économique et la complexité politique existent depuis longtemps. Mais ce qui était différent auparavant était la vitesse et la profondeur des transformations, comparativement à la rapidité actuelle des changements. La fréquence et la gravité de certains événements météorologiques et climatiques augmentent, et la capacité des êtres humains à modifier leur environnement direct ou éloigné est devenue une puissance capable de transformer la planète entière. L’art électronique a-t-il un rôle à jouer ? Les artistes électroniques ont-ils une responsabilité dans ce contexte ? Visant à utiliser l’art électronique comme un catalyseur, dans le but d’engendrer une prise de conscience plus profonde et de créer des partenariats durables de travail intellectuel pour résoudre notre crise environnementale, trois initiatives ont été lancées : Balance-Unbalance, « art ! ⋈ climate » et EChO.
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 | 0.004 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.034 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.016 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.005 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".