L’exploitation du cyberespace dans l’art contemporain autochtone : levier de parole et d’occupation du territoire
Bibliographic record
Abstract
Au Canada comme ailleurs dans le monde, les productions des créateurs d’origines autochtones sont devenues de véritables outils de savoir, de négociation identitaire, de transmission et d’actualisation culturelles. Si, jusqu’au XIXe siècle, certains dispositifs comme le wampum ont synthétisé la connaissance géopolitique, la mémoire des alliances et ont transmis les dynamiques territoriales à travers le temps et l’espace, cette « chaîne d’alliance » semble connaître une résurgence, dans les arts visuels, à travers l’exploitation de la cyber communication. Depuis quelques années, les créateurs exploitent les outils de communication internet et du web 2. 0, aussi bien dans le but d’assurer une diffusion efficace de leurs productions que pour exprimer les nouveaux rapports de pouvoir qui s’exercent dans les politiques de revendications territoriales et législatives. Si ces outils présentent certaines limites quant à leur potentiel informatif et démocratique, ils participent activement aux transformations des espaces discursifs, en réactivant les liens nécessaires entre le sujet, sa culture et son territoire. Nous proposons donc ici une réflexion sur les modalités d’utilisation du cyber langage par les artistes, son potentiel de rayonnement, d’autonomisation et de subversion.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.024 | 0.025 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| 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".