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Record W2755380732 · doi:10.4000/appareil.2398

Le « lâcher-prise » : mutations numériques des gestes architecturaux

2017· article· fr· W2755380732 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueAppareil · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldComputer Science
TopicCultural Insights and Digital Impacts
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les technologies numériques ont entraîné des transformations dans les pratiques architecturales, principalement en ouvrant un nouveau milieu d’exploration à la conception. Il est d’ailleurs possible de repérer chez certains architectes une mutation des gestes de conception qui leur offre une « prise » nouvelle sur les projets-objets. L’apprentissage de cette préhension numérique s’est fait graduellement, par paliers : ses premiers moments peuvent être considérés à partir de l’action initiale de lâcher prise. À la différence du laisser-aller ou du laisser-faire par la machine, le lâcher-prise comprend le moment de reprise, c’est-à-dire le moment où les architectes intègrent la forme simulée à leurs propres préoccupations.Les expérimentations du lâcher-prise déstabilisent les rythmes et les gestes de conception obligeant ainsi à une série de réajustements afin d’être pleinement insérés dans les pratiques. Cette adoption des technologies numériques ne s’est pas faite d’un coup, et surtout elle a entraîné des résultats formels souvent en deçà des attentes initiales. Pour aborder cette production singulière, on tentera de déplacer l’attention des qualités spatiales des édifices projetés vers les expériences technologiques, en soulevant les nouveaux rapports qui ont été introduits entre les architectes et les logiciels.Comme dans toutes les explorations, le nouveau milieu trouve ses limites et perd de sa nouveauté par vagues successives, et par conséquent attire moins l’attention. Cette diminution de l’attention est certainement l’un des problèmes majeurs qui montrent les limites de la sensibilité du lâcher-prise. Il n’en reste pas moins qu’à l’instar de l’expression forgée par Jean-Luc Nancy, « la prise d’un lâcher », qu’il emploie pour saisir le moment initial de la peinture dans la grotte, le lâcher-prise décrit à sa façon l’un des rapports singuliers et originaux qu’offrent les mutations numériques des gestes et des milieux architecturaux.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies, Scholarly communication
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.660
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0070.005
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.272
GPT teacher head0.340
Teacher spread0.068 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it