Bibliographic record
Abstract
Cherchant inconsciemment à faire revivre des corps qui ne sont désormais plus de ce monde par le biais de la présence, je converge vers cette manière de procéder puisque c’est le moteur de ma réflexion artistique. Cette recherche, qui s’était nécessairement basée sur la présence de l’acteur, a évolué tout au long de mon parcours académique vers un concept qui se nomme l’hyperprésence. Ce sont alors mes différentes progressions et réflexions autour de cette notion qui m’ont menée vers l’écriture de ce mémoire. La genèse de ce concept, qui en rallie plusieurs autres comme la recherche de l’identité et l’abstraction, le transfert d’expérience par l’empathie et l’immersion par les nouvelles technologies, s’amalgame à mon travail hybride. Ce dernier fait se chevaucher l’art-action, les arts numériques et la mise en scène théâtrale vers un seul et ultime but : générer un paroxysme par une rencontre entre le spectateur et le performeur. Ce sont ces pistes réflexives qui ont posé les bases de l’expérimentation et de la création des deux actions accompagnant ce mémoire. Ces dernières ont été présentées publiquement en janvier et en mars 2015 à l’Université du Québec à Chicoutimi (UQAC).
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.032 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.014 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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".